-
题名基于改进扩展典型相关分析的SSVEP信号识别方法
被引量：4
- 1
-
-
作者
芦鹏
戴凤智
尹迪
温浩康
高一婷
-
机构
天津科技大学电子信息与自动化学院
-
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第1期78-83,共6页
-
基金
2021年教育部高等学校电子信息类专业教学指导委员会教改项目(2021-JG-03)
2021年天津科技大学研究生科研创新项目(YJSKC2021S09)资助
-
文摘
现有的稳态视觉诱发电位(SSVEP)的信号识别方法没有充分关注信号的相位特征在识别过程中的重要作用,为此提出一种扩展典型相关分析(eCCA)的改进方法。将联合频率-相位调制编码的刺激范式中的相位参数添加到由受试者训练数据所构造的参考信号,以此来实现对eCCA的相位约束,从而提升eCCA方法对SSVEP信号的识别性能。通过在公开数据集上与现有的SSVEP信号识别方法进行对比实验,表明所提方法对SSVEP信号的平均识别率提高到82.76%,信息传输速率提高至116.18 bits/min,且具有更好的稳定性。
-
关键词
稳态视觉诱发电位
脑机接口
脑电信号
扩展典型相关分析
-
Keywords
steady-state visual evoked potential(SSVEP)
brain computer interface(BCI)
electroencephalogram(EEG)
extended canonical correlation analysis(ecca)
-
分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名引入权重系数重构个体模板的稳态视觉诱发电位识别
被引量：1
- 2
-
-
作者
潘隽锴
马玉良
席旭刚
孙明旭
张建海
-
机构
杭州电子科技大学圣光机联合学院
杭州电子科技大学自动化学院
济南大学自动化与电气工程学院
杭州电子科技大学计算机学院
浙江省脑机协同智能重点实验室
-
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期1240-1248,共9页
-
基金
国家自然科学基金(62071161,61971169,61372023)
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2019JZZY021005)
浙江省重点研发计划项目(2020C04009,2021C03031)。
-
文摘
针对空间滤波相关算法在数据校准阶段通常采用直接平均化训练数据的方式,本文提出了一种更为细致的操作方法。首先针对电话拨号稳态视觉诱发电位(SSVEP)数据集,在扩展典型相关分析(eCCA)的基础上,重新选择适合本数据集的系数特征组合;其次引入各试次训练数据权重系数,采用两种计算方式和两种信号评估指标,分别对相关分析算法中的个体模板重新构造得到一种新的方法,即coef-eCCA(coefficient eCCA)。实验结果表明,重新选择系数特征后的相关分析算法与标准eCCA相比,识别准确率在不同时间窗下均有提高,并且在减小计算成本方面的提升尤为显著;重新构造个体模板后,coef-eCCA在固定时间窗下的识别准确率最高提升至99%,同时训练消耗时间并没有受到较大影响,验证了该方法的有效性。
-
关键词
稳态视觉诱发电位(SSVEP)
扩展典型相关分析(ecca)
权重系数
个体模板
-
Keywords
steady-state visual evoked potential(SSVEP)
extended canonical correlation analysis(ecca)
weight coefficient
individual template
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
