研究文章
比较半透明的脸之间的BCI性能模式和传统模式
表2
在线分类精度、比特率和平均数量为每个主题的试验。
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S1 |
S2 |
S3 |
S4 |
S5 |
S6 |
S7 |
S8 |
S9 |
S10 |
AVG±性病 |
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| ACC (%) |
. |
94.4 |
94.4 |
91.7 |
94.4 |
80.5 |
One hundred. |
94.4 |
77.8 |
91.7 |
One hundred. |
91.9±7.3 |
| STF-P |
97.2 |
94.4 |
97.2 |
One hundred. |
88.9 |
97.2 |
97.2 |
83.3 |
94.4 |
One hundred. |
95.0±5.2 |
| RBR(位/分钟) |
. |
32.9 |
42.7 |
36.3 |
44.5 |
32.3 |
44.3 |
43.9 |
29.4 |
28.6 |
44.8 |
38.0±6.7 |
| STF-P |
41.0 |
44.5 |
43.0 |
50.3 |
39.3 |
43.0 |
42.5 |
36.1 |
36.6 |
49.6 |
42.6±4.8 |
| AVT |
. |
2.78 |
2.14 |
2.39 |
2.06 |
2.14 |
2.33 |
2.08 |
2.22 |
3.03 |
2.31 |
2.35±0.32 |
| STF-P |
2.36 |
2.06 |
2.25 |
2.06 |
2.08 |
2.25 |
2.28 |
2.03 |
2.50 |
2.08 |
2.20±0.16 |
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ACC =分类精度,RBR =原始比特率(位/分钟),AVT =平均数量的试验对每个字符进行分类使用,STF-P =半透明的脸模式,. =脸模式,AVG =平均和STD =标准差。
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