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联合经验模式分解和混沌理论的稳态视觉诱发电位脑电识别
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作者 郭晓冰 徐光华 +3 位作者 李辉 谢杰仁 江翰立 张四聪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期34-42,共9页
针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP... 针对多目标稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号识别准确率低、线性识别方法抑制噪声的同时也会抑制信号本身特征等问题,基于经验模式分解对信号的降噪特性、达芬混沌系统对微弱周期信号的敏感性及噪声的免疫特性,提出了一种非线性多目标SSVEP信号识别算法。首先,采用共平均参考算法将多通道SSVEP信号融合成单通道信号,通过傅里叶变换求得SSVEP信号的相位谱,为达芬混沌系统周期策动力添加相位;接着,采用经验模式分解降噪,将获得的第一个本征模函数输入到达芬混沌系统中,利用基于频谱差异的混沌系统状态判别方法,求解各目标的刺激频率幅值;最后,根据最大刺激频率幅值确定刺激目标,实现了对多目标SSVEP信号的识别。研究结果表明:相较于典型相关分析法,所提非线性信号处理方法的平均识别准确率提高了7.3%,平均信息传输速率提高了3.84bit/min。该研究为探究非线性SSVEP信号解码算法提供了新方向。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 达芬混沌系统 非线性信号处理 经验模式分解
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