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Research on Personalized Brain-Computer Interface Applications Based on Endogenous EEG Paradigms
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种个性化脑机接口（BCI）框架，结合内源性脑电图（EEG）范式，为用户提供定制服务。验证结果显示，用户识别的平均分类准确率为0.995，意图分类准确率为0.47，证明了内源性EEG信号在个性化BCI中的有效性。
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关键要点
- 提出了一种个性化脑机接口（BCI）框架。
- 结合内源性脑电图（EEG）范式提供定制服务。
- 验证结果显示用户识别的平均分类准确率为0.995。
- 意图分类准确率为0.47。
- 证明了内源性EEG信号在个性化BCI中的有效性和重要性。
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