eTRCA：在公开 EEG 数据集上的结果

方法

eTRCA：在公开 EEG 数据集上的结果

集成任务相关成分分析（ensemble TRCA）是 Nakanishi 等人提出的 SSVEP 检测方法（IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2018）。TRCA 学习使锁时响应在各校准试次之间可重复性最大的空间滤波器；集成版本合并为每个刺激频率学到的滤波器，并把经滤波的测试试次与各类别的平均校准模板做相关。

测量所用数据集：Wearable SSVEP BCI dataset (dry and wet electrodes)

又称 ensemble TRCA · ensemble task-related component analysis · TRCA · task-related component analysis · TRCA-SSVEP · Nakanishi et al. 2018

参考文献 Nakanishi M, Wang Y, Chen X, Wang Y-T, Gao X, Jung T-P. Enhancing detection of SSVEPs for a high-speed brain speller using task-related component analysis. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 65(1):104–112, 2018. ↗

官方代码 ↗ · 简介来源 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov · pmc.ncbi.nlm.nih.gov · doi.org · github.com · github.com

已发布的结果

只在组内比较：不同组的任务、队列、随机水平与电极布局可能不同。只有 95% 区间不重叠时，才说一行高于另一行。

Wearable SSVEP BCI dataset (dry and wet electrodes) · 校准预算 · eTRCA 与 CCA

来源页面：需要多少校准？ · deployment-topics.json

单频带 eTRCA · 24 个校准试次 · 干电极

12.4% (10.4%–15.0%)

单频带 eTRCA · 24 个校准试次 · 湿电极

39.8% (34.1%–45.8%)

单频带 eTRCA · 48 个校准试次 · 干电极

15.1% (12.6%–18.2%)

单频带 eTRCA · 48 个校准试次 · 湿电极

64.0% (57.1%–70.7%)

平衡准确率，4 个配置。 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线（如有）为随机水平。

方法	条件	指标	数值	被试
单频带 eTRCA	24 个校准试次 · 干电极	平衡准确率	12.4%10.4%–15.0%	102
单频带 eTRCA	24 个校准试次 · 湿电极	平衡准确率	39.8%34.1%–45.8%	102
单频带 eTRCA	48 个校准试次 · 干电极	平衡准确率	15.1%12.6%–18.2%	102
单频带 eTRCA	48 个校准试次 · 湿电极	平衡准确率	64.0%57.1%–70.7%	102

全部方法 → · 全部数据集 →

引用本页

BCI Report. eTRCA：在公开 EEG 数据集上的结果[EB/OL]. (2026-09-20). https://bci.report/zh/methods/etrca/

数字来自发布 deployment-topics-20260920-v1（2026-09-20）。也请同时引用上游数据集：每个数据集页面都写明了署名。

每个发布版本都在 Zenodo 存档：doi:10.5281/zenodo.23123296。本站及各次发布的 BibTeX → · CITATION.cff ↗（英文）