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基于跨受试者邻近刺激学习的稳态视觉诱发电位信号识别
1
作者
杜凡
王勇
+1 位作者
严军
郭红想
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第12期2472-2482,共11页
为了解决稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口(BCI)系统在校准试验不足时的性能限制,提出跨受试者邻近刺激学习的SSVEP信号识别方法.该方法结合目标受试者校准试验与正余弦参考信号,通过SAME数据增强方法,将正余弦参考信号邻近刺激基波和...
为了解决稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口(BCI)系统在校准试验不足时的性能限制,提出跨受试者邻近刺激学习的SSVEP信号识别方法.该方法结合目标受试者校准试验与正余弦参考信号,通过SAME数据增强方法,将正余弦参考信号邻近刺激基波和谐波信息有效融入目标受试者任务相关信息中.在此基础上,通过分析目标受试者内、目标受试者与源受试者之间以及目标受试者与参考信号之间的相关性,利用典型相关分析(CCA)提取信号的基波和谐波特性,并结合任务相关成分分析(TRCA)提取信号的任务相关信息,从而优化空间滤波器.从目标受试者和源受试者中提取邻近刺激公共频率信息,最终通过模板匹配实现目标识别.实验结果表明,在仅使用一次校准试验的情况下,所提出的方法在Benchmark和BETA数据集上的识别准确率分别达到了80.17%和70.83%,且识别时间仅为0.6s,相较于当前最先进的跨受试者学习方法eTransRCA,分别提高了16.75、15.85个百分点.结果证明了该方法在提高识别准确率和缩短校准试验时间方面的优势,验证了其有效性.
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关键词
脑-机接口
稳态视觉诱发电位(SSVEP)
邻近刺激学习
迁移学习
跨受试者
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题名
基于跨受试者邻近刺激学习的稳态视觉诱发电位信号识别
1
作者
杜凡
王勇
严军
郭红想
机构
中国地质大学(武汉)机械与电子信息学院
出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第12期2472-2482,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(61973283).
文摘
为了解决稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口(BCI)系统在校准试验不足时的性能限制,提出跨受试者邻近刺激学习的SSVEP信号识别方法.该方法结合目标受试者校准试验与正余弦参考信号,通过SAME数据增强方法,将正余弦参考信号邻近刺激基波和谐波信息有效融入目标受试者任务相关信息中.在此基础上,通过分析目标受试者内、目标受试者与源受试者之间以及目标受试者与参考信号之间的相关性,利用典型相关分析(CCA)提取信号的基波和谐波特性,并结合任务相关成分分析(TRCA)提取信号的任务相关信息,从而优化空间滤波器.从目标受试者和源受试者中提取邻近刺激公共频率信息,最终通过模板匹配实现目标识别.实验结果表明,在仅使用一次校准试验的情况下,所提出的方法在Benchmark和BETA数据集上的识别准确率分别达到了80.17%和70.83%,且识别时间仅为0.6s,相较于当前最先进的跨受试者学习方法eTransRCA,分别提高了16.75、15.85个百分点.结果证明了该方法在提高识别准确率和缩短校准试验时间方面的优势,验证了其有效性.
关键词
脑-机接口
稳态视觉诱发电位(SSVEP)
邻近刺激学习
迁移学习
跨受试者
Keywords
brain-computer interface
steady-state visual evoked potential(SSVEP)
neighboring stimulus learning
transfer learning
cross-subject
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨受试者邻近刺激学习的稳态视觉诱发电位信号识别
杜凡
王勇
严军
郭红想
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025
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