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广义任务相关成分分析的SSVEP研究
1
作者
韩丹
董艳清
+1 位作者
高程昕
曹锐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第23期334-340,共7页
稳态视觉诱发电位脑机接口(SSVEP-BCI)因其稳定、高效得到了广泛的应用。任务相关成分分析(TRCA)是一种在SSVEP-BCI系统中识别频率的主要方法。为了解决短时间窗口识别准确率较低等问题,提出了一种广义任务相关成分分析(GTRCA)方法,可...
稳态视觉诱发电位脑机接口(SSVEP-BCI)因其稳定、高效得到了广泛的应用。任务相关成分分析(TRCA)是一种在SSVEP-BCI系统中识别频率的主要方法。为了解决短时间窗口识别准确率较低等问题,提出了一种广义任务相关成分分析(GTRCA)方法,可最大化单个训练数据、单个测试数据和预定义的正余弦信号这三组数据之间的相关性以进一步提高SSVEP-BCI的字符识别性能。GTRCA方法及其滤波器方法在35名受试者的数据集上进行评估,结果表明该方法的分类性能与TRCA等基准算法相比具有明显优势,平均分类准确率最高达到(90.7±4.71)%,信息传输率最高达到(188.46±18.69)bit/min。研究表明,基于GTRCA的方法对实现SSVEP-BCI系统的高性能目标具有较大价值。
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关键词
脑机接口
稳态视觉诱发电位
广义
任务相关成分分析
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职称材料
整合贝叶斯动态停止策略对SSVEP-BCIs的性能提升研究
被引量：
5
2
作者
江京
许敏鹏
+2 位作者
印二威
王春慧
明东
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期65-72,共8页
由于大脑的状态处于不断变化中,因此提取自脑电图中的特征,其质量并不总是足够高以保证脑-机接口（BCI）的可靠输出。提出了基于贝叶斯估计的动态停止（DS）策略,并将其整合到基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI系统中,以进一步优化和...
由于大脑的状态处于不断变化中,因此提取自脑电图中的特征,其质量并不总是足够高以保证脑-机接口（BCI）的可靠输出。提出了基于贝叶斯估计的动态停止（DS）策略,并将其整合到基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI系统中,以进一步优化和提升SSVEP-BCIs的性能。10人次的实验结果表明,相比于传统的静态停止（FS）策略,DS策略能有效提升信息传输率（ITR）,尤其是使用扩展的典型相关分析的DS策略相比FS策略提升了7.85%。另外,使用总体任务相关成分分析的DS策略得到的平均和最高ITR分别是352.3和435.7 bits/min。因此,证明了通过整合DS策略可以进一步提升SSVEP-BCIs的性能,并有希望推广到实际应用。
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关键词
脑-机接口
稳态视觉诱发电位
脑电图
动态停止策略
典型
相关
分析
任务相关成分分析
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职称材料
基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较
被引量：
3
3
作者
李新
吴迎年
李睿
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第19期8106-8112,共7页
基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSV...
基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSVEP-BCI的核心问题。采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与任务相关成分分析(task-related component analysis,TRCA)对SSVEP信号分类比较研究,探讨了两种方法在数据长度、子带数以及通道数对SSVEP信号分类效果的影响。35位被试者的数据表明:在数据长度小、时间短的情况下,TRCA具有更高的分类准确率,且子带数设置为5时,分类准确率达到最大。通道数越多分类准确率越高,但是通道个数较少时,TRCA分类效果明显优于FBCCA。研究为SSVEP脑电数据有效性分析以及提高基于SSVEP的脑电信号分类准确率提供了新的思路。
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关键词
稳态视觉诱发电位
滤波器组典型
相关
分析
任务相关成分分析
分类准确率
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职称材料
题名
广义任务相关成分分析的SSVEP研究
1
作者
韩丹
董艳清
高程昕
曹锐
机构
太原理工大学软件学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第23期334-340,共7页
基金
国家自然科学基金(62206196)
山西省自然科学基金(202103021223035)。
文摘
稳态视觉诱发电位脑机接口(SSVEP-BCI)因其稳定、高效得到了广泛的应用。任务相关成分分析(TRCA)是一种在SSVEP-BCI系统中识别频率的主要方法。为了解决短时间窗口识别准确率较低等问题,提出了一种广义任务相关成分分析(GTRCA)方法,可最大化单个训练数据、单个测试数据和预定义的正余弦信号这三组数据之间的相关性以进一步提高SSVEP-BCI的字符识别性能。GTRCA方法及其滤波器方法在35名受试者的数据集上进行评估,结果表明该方法的分类性能与TRCA等基准算法相比具有明显优势,平均分类准确率最高达到(90.7±4.71)%,信息传输率最高达到(188.46±18.69)bit/min。研究表明,基于GTRCA的方法对实现SSVEP-BCI系统的高性能目标具有较大价值。
关键词
脑机接口
稳态视觉诱发电位
广义
任务相关成分分析
Keywords
brain-computer interface
steady-state visual evoked potential
generalized task-related component analysis
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
整合贝叶斯动态停止策略对SSVEP-BCIs的性能提升研究
被引量：
5
2
作者
江京
许敏鹏
印二威
王春慧
明东
机构
中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室
天津大学精密仪器与光电子工程学院神经工程与康复实验室
天津大学医学工程与转化医学研究院天津神经工程国际联合研究中心
军事科学院国防科技创新研究院无人系统技术研究中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期65-72,共8页
基金
国家重点研发计划(2017YFB1300305)
国家自然科学基金(81630051,81601565,61703407)
+2 种基金
载人航天第四批预先研究基金(030602)
国防科技重点实验室基金(6142222030301)
天津市科技重大专项与工程(16ZXHLSY00270,17ZXRGGX00020)项目资助
文摘
由于大脑的状态处于不断变化中,因此提取自脑电图中的特征,其质量并不总是足够高以保证脑-机接口（BCI）的可靠输出。提出了基于贝叶斯估计的动态停止（DS）策略,并将其整合到基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI系统中,以进一步优化和提升SSVEP-BCIs的性能。10人次的实验结果表明,相比于传统的静态停止（FS）策略,DS策略能有效提升信息传输率（ITR）,尤其是使用扩展的典型相关分析的DS策略相比FS策略提升了7.85%。另外,使用总体任务相关成分分析的DS策略得到的平均和最高ITR分别是352.3和435.7 bits/min。因此,证明了通过整合DS策略可以进一步提升SSVEP-BCIs的性能,并有希望推广到实际应用。
关键词
脑-机接口
稳态视觉诱发电位
脑电图
动态停止策略
典型
相关
分析
任务相关成分分析
Keywords
brain-computer interface （BCI）
steady-state visual evoked potential （SSVEP）
electroencephalography （EEG）
dynamicstopping strategy
canonical correlation analysis
task-related component analysis
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
TH77 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较
被引量：
3
3
作者
李新
吴迎年
李睿
机构
北京信息科技大学自动化学院
高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第19期8106-8112,共7页
基金
促进高校内涵发展-应急攻关项目(5212010976)
2019科技部高端专家引进项目(G20190201031)
+2 种基金
北京信息科技大学2019年教改重点资助项目(2019JGZD02)
2019年北京高等教育本科教学改革创新项目(5112010813)
北京信息科技大学促进高校内涵发展科研平台师资补充经费(5112011144)。
文摘
基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSVEP-BCI的核心问题。采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与任务相关成分分析(task-related component analysis,TRCA)对SSVEP信号分类比较研究,探讨了两种方法在数据长度、子带数以及通道数对SSVEP信号分类效果的影响。35位被试者的数据表明:在数据长度小、时间短的情况下,TRCA具有更高的分类准确率,且子带数设置为5时,分类准确率达到最大。通道数越多分类准确率越高,但是通道个数较少时,TRCA分类效果明显优于FBCCA。研究为SSVEP脑电数据有效性分析以及提高基于SSVEP的脑电信号分类准确率提供了新的思路。
关键词
稳态视觉诱发电位
滤波器组典型
相关
分析
任务相关成分分析
分类准确率
Keywords
steady state visual evoked potential(SSVEP)
filter bank canonical correlation analysis(FBCCA)
task-related component analysis(TRCA)
classification accuracy
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
广义任务相关成分分析的SSVEP研究
韩丹
董艳清
高程昕
曹锐
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
整合贝叶斯动态停止策略对SSVEP-BCIs的性能提升研究
江京
许敏鹏
印二威
王春慧
明东
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较
李新
吴迎年
李睿
《科学技术与工程》
北大核心
2021
3
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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