9、基于侧翼任务的VHDR数据集错误率预测分析

基于侧翼任务的VHDR数据集错误率预测分析

在当今科技飞速发展的时代，脑机接口（BCI）技术作为一种新兴的技术领域，正逐渐展现出其巨大的潜力和应用价值。它不仅为人类与计算机之间的交互提供了一种全新的方式，还在认知心理学、神经科学等多个领域引发了广泛的研究和探索。本文将详细介绍基于侧翼任务的VHDR数据集进行错误率预测的相关内容，包括系统设计、实现过程以及结果分析等方面。

1. 引言

在现代社会，人们每天都要参与各种活动和学习，希望能够以更高的感知和准确性完成更多的任务。然而，同时处理多项任务往往会导致人们在单个任务上的注意力分散。因此，如何帮助人们了解自己在涉及认知控制的任务中所犯的错误，成为了一个重要的研究课题。

在认知心理学领域，Eriksen侧翼任务被广泛用于评估个体抑制不适当反应的能力。通过记录个体在执行该任务时的脑电图（EEG）信号，并利用脑机接口技术，我们可以开发出一种系统，来预测个体在执行侧翼任务时的错误率。

大脑活动的测量方法主要有三种：
- 非侵入式：将传感器放置在头皮上，测量大脑的电活动（EEG）或磁场（MEG）。
- 半侵入式：将传感器放置在大脑的暴露表面。
- 侵入式：通过手术将微电极直接插入大脑皮层。

在本研究中，我们采用非侵入式方法，使用EEG耳机记录个体的EEG信号，并通过系统进行处理，以预测其错误率。

大脑信号是由多个基本频率组成的，这些频率反映了特定的心理、情感或注意力状态。研究人员根据频率范围将这些频率分为不同的频段，常见的有：
| 频段 | 频率范围 | 对应特征 |
| ---- | ---- | ---- |
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