? 一人一人離脱交差検証 ry 。 一個抜き交差検証を使用して、すべてのモデルを訓練および評価 ? したがって、10倍、 ry 。 従って、10 Fold 、それぞれ訓練用の9人の被験者（1,728サンプル）および試験用の1人の被験者（192サンプル）からなる。 ターゲット信号には2つのタイプがあるため、この調査では次の予測モデルを使用 。比較のため、Poly poly 2、Poly poly 3、RF poly 2、RF poly 3、NN（GRU）poly 2、NN（GRU）poly 3。 したがって、2つの値を使用して各アプローチのパフォーマンスを測定 。 1つ目はMSEを使用して計算された各モデルの精度、2つ目は予測のための計算時間 ? ry 、一元配置反復測定分散分析 ry 。 これら３つのアプローチを比較 ために、球形度の仮定（実験結果の統計分析）に基づいて、一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）を用いた。 データが球形度の仮定に違反したときに補正を適用 ? 事後分析のためにボンフェローニ補正および対比較を行った。 一対比較とボンフェローニの補正とを事後解析の為に行っ
C. 実験II：脳制御ロボットシミュレータ
図4 ? ry 脳制御ロボ ry 。 オンラインのような脳制御なロボットの実験プロトコルの図。 ? ry 提案されたケース ry 。 実験プロトコルは、従来のSSVEP-BCIを超える提案ケースの利点を実証するように設計されています。 ? ry 始まり、その後に一定 ry 期間が続きます。 プロトコルは期間速度の増加から始まり、一定の最大速度、速度の減少、そして一定の最小速度の期間、と続きます。 最後の期間は動きを止めました。
