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基于海明距离的SSVEP-BCI脑电信号编码与识别
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作者 赵耀 阎文婕 +3 位作者 王学栋 侯殿妮 张星宇 李丹丹 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第12期5073-5082,共10页
传统的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)脑机接口系统通常使用少量频率进行编码,导致编码数量限制在几十个,无法满足有大量指令需求的环境作业。为了解决这一问题,提出一种基于海明距离的多频编码(Hamming... 传统的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)脑机接口系统通常使用少量频率进行编码,导致编码数量限制在几十个,无法满足有大量指令需求的环境作业。为了解决这一问题,提出一种基于海明距离的多频编码(Hamming distance multi-frequency code,HDMFC)范式及相应的识别算法,将海明距离同刺激范式编码和信号识别算法结合,利用8个频率信号可编码120个指令,并对7名受试者进行数据采集和分类实验。结果表明,基于海明距离的120编码在线实验准确率可达90.60%。研究成果为SSVEP范式编码数量的增加和分类效果的提升提供了有效的方法,验证了海明距离在这一领域的实用性和有效性。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位(ssvep) 脑机接口(BCI) 海明距离 多频编码
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基于SSVEP信号的相频特性分类算法研究 被引量:3
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作者 丛佩超 陈熙来 +3 位作者 肖宜轩 李文彬 刘俊杰 张欣 《电子测量技术》 北大核心 2024年第5期188-198,共11页
目前基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口在人机协作中受到广泛关注,现有面向SSVEP信号的相位与频率信息的深度学习分类方法,仍存在由于信息利用不充分导致的SSVEP信号分类效果较差等问题。而目前已出现多种分类算法用于解决上述问... 目前基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口在人机协作中受到广泛关注,现有面向SSVEP信号的相位与频率信息的深度学习分类方法,仍存在由于信息利用不充分导致的SSVEP信号分类效果较差等问题。而目前已出现多种分类算法用于解决上述问题。本文基于迁移学习思想提出一种用于SSVEP信号分类的深度神经网络模型,将快速傅里叶变换后的复向量作为输入,对各个导联的实、虚部向量进行卷积,学习对应的相频特性。该模型分为两部分:第一部分利用所有被试者之间的统计共性获得相位和频率信息的全局相频特征模块;第二部分利用训练好的全局相频特征模块对局部相频特征模块进行初始化,通过局部相频特征模块的进一步强化学习对训练参数进行微调,以减少每个被试者之间的个体差异。在公开数据集BETA上进行测试,在时窗长度为1.5 s时,平均准确率和平均信息传输率分别为89.98%和71.80 bit/min。实验结果表明,与其他方法相比,本文的分类算法模型取得了较为不错的分类效果,所设计的全局、局部相频特征模块能够改善个体差异因素对分类结果的影响,为深入挖掘、利用SSVEP信号中的相位和频率信息提供了全新思路。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 迁移学习 深度神经网络 相频特性
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基于SSVEP直接脑控机器人方向和速度研究 被引量:10
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作者 伏云发 郭衍龙 +3 位作者 李松 熊馨 李勃 余正涛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期1630-1640,共11页
直接用思维意图来控制机器人而没有大脑外周神经和肌肉的参与是人类的一个梦想,目前这一研究已成为国际前沿热点和突破点.传统的脑控机器人(Brain-controlled robot,BCR)主要控制其方向,而本文旨在探讨能够同时脑控机器人方向和速度的... 直接用思维意图来控制机器人而没有大脑外周神经和肌肉的参与是人类的一个梦想,目前这一研究已成为国际前沿热点和突破点.传统的脑控机器人(Brain-controlled robot,BCR)主要控制其方向,而本文旨在探讨能够同时脑控机器人方向和速度的有效方法.采用可分类目标数多、单次识别率高且训练时间短的稳态视觉诱发电位(Steady state visual evoked potentials,SSVEP)脑机交互(Brain-computer/machine interaction,BCI/BMI)方法,为脑控机器人运动规划了向左、向右、前进和后退4个方向,设计了低速、中速和高速3级运动速度并组合了9个脑控指令;进而比较并优化了SSVEP刺激目标布局间距以及刺激目标闪烁时间,采用典型相关分析(Canonical correlation analysis,CCA)进行识别.结果表明恰当设置SSVEP刺激目标数及其布局间距和刺激目标闪烁时间,可以有效提高被试/用户直接脑控机器人的性能;优化的SSVEP刺激范式三结合适应SSVEP解码的典型相关分析,8名被试脑控机器人到达终点平均用时为2分40秒,最少用时1分29秒;同时,在脑控机器人运动过程中触碰障碍平均次数为0.88,最少碰触次数为0.本研究显示基于SSVEP的脑机交互可以作为直接脑控机器人灵活运动的一种可选方法,能够实现对机器人多个运动方向和多级速度的控制;也证实了适当增加刺激目标间距可以有效提高SSVEP-BCI脑控指令识别的正确率,说明了该脑控方法的性能与刺激被试的范式有关;再次验证了CCA算法在基于SSVEP的脑机交互中具有优良的效果.最后,为克服单一SSVEP范式存在的局限,本研究也尝试把该范式与运动想象相结合的混合范式用于脑控机器人方向和速度,并进行了初步的研究,表明可以进一步改善控制速度和提高被试舒适度.本文可望为基于SSVEP或与运动想象混合的脑机交互应用于分级或精细控制机器人方向和速度提供思路,并为直接脑控机器人技术推向实际应用打下一定的基础. 展开更多
关键词 脑控机器人 稳态视觉诱发电位 典型相关分析 脑–机交互 混合脑机接口
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基于CNN-CBAM-LSTM的稳态视觉诱发电位脑电信号识别方法
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作者 巩炫麟 陶庆 +1 位作者 苏娜 马金旭 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4175-4182,共8页
在使用传统方法处理稳态视诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)的脑电信号时,特征提取的准确性和充分性存在不足,影响信号的识别准确率。为此提出了一种基于卷积神经网路(convolutional neural networks,CNN)与卷积... 在使用传统方法处理稳态视诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)的脑电信号时,特征提取的准确性和充分性存在不足,影响信号的识别准确率。为此提出了一种基于卷积神经网路(convolutional neural networks,CNN)与卷积注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)和长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的信号分类识别方法。以CNN为基础框架,通过引入注意力机制对通道及空间特征进行充分提取,加入LSTM提高对时序特征的提取能力,实现对SSVEP信号的目标识别。实验结果显示,所提方法能够充分有效的提取各级特征且识别准确率较高,相比于典型相关分析方法(canonical correlation analysis,CCA)、CNN、CBAM-LSTM、CNN-CBAM识别准确率分别提高了5.3%、2.95%、2.27%、1.71%,可见该模型对SSVEP信号的分类识别有较好的效果。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 卷积神经网络 卷积注意力机制模块 长短时记忆网络 目标识别
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RSVP与SSVEP混合脑电信号刺激与多类事件检测 被引量:2
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作者 陈景霞 郝为 +1 位作者 张鹏伟 谢佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第15期132-139,共8页
提出一种新的基于快速序列视觉呈现(Rapid Serial Visual Presentation,RSVP)与稳态视觉诱发电位(Steady-State Visually Evoked Potential,SSVEP)组合范式的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)刺激与多类事件检测方法。对诱发的原始... 提出一种新的基于快速序列视觉呈现(Rapid Serial Visual Presentation,RSVP)与稳态视觉诱发电位(Steady-State Visually Evoked Potential,SSVEP)组合范式的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)刺激与多类事件检测方法。对诱发的原始脑电信号通过电位重参考、基线去除、空间滤波等预处理操作去除数据的伪迹和噪声,通过自举聚合决策树(Bagging Tree,BT)和支持向量机(Supported Vector Machine,SVM)等机器学习算法,对14名受试者双重刺激诱发的脑电信号进行目标与频率相结合的多类事件检测,通过实验验证了该组合范式诱发的脑电信号具有良好的多类可分性,为开发基于RSVP和SSVEP两种范式的混合型脑-机接口应用提供了一种新的有效途径。同时,实验结果还表明,基于机器学习的BT和SVM模型对RSVP和SSVEP组合范式诱发的EEG信号进行多类识别的性能明显优于传统的典型关联分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)算法的性能。 展开更多
关键词 脑电信号 快速序列视觉呈现 稳态视觉诱发 决策树 支持向量机 多类检测
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基于P300⁃SSVEP的双人协同脑⁃控机械臂汉字书写系统 被引量:6
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作者 韩锦 董博文 +2 位作者 刘邈 许敏鹏 明东 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第6期1401-1411,共11页
基于脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)的脑-控技术发展迅速,取得较大进展。然而,现有研究多采用单人脑控方式,存在执行效率低、可控自由度低的问题,难以满足复杂条件下的操控任务需求。针对此问题,本文采用时-频-相混合编码的... 基于脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)的脑-控技术发展迅速,取得较大进展。然而,现有研究多采用单人脑控方式,存在执行效率低、可控自由度低的问题,难以满足复杂条件下的操控任务需求。针对此问题,本文采用时-频-相混合编码的视图脑-机交互方法,设计双人协同策略,通过解码P300和稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential,SSVEP)脑电特征,开发了108指令的双人协同脑-控机械臂系统,实现双人同时对汉字一笔一划的书写。8名被试在线平均正确率为87.92%,平均在线信息传输速率(Information-transfer rate,ITR)为66.00 b/min。该系统扩展了BCI信息交互方式,初步验证了协同BCI操控机械臂的可行性和有效性,为协同BCI提供了技术支撑。 展开更多
关键词 脑-机接口 脑控机械臂 双人协同 P300 稳态视觉诱发电位
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SSVEP-BCI抗自由眨眼稳定性的ANFIS方法 被引量:1
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作者 陆竹风 张小栋 +2 位作者 张黎明 李瀚哲 李睿 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期727-732,901,共7页
针对伪迹干扰下脑机接口稳定性问题,以自由眨眼动作下稳态视觉诱发脑机接口的稳定性为切入点,进行了稳态视觉诱发脑电信号去眼电伪迹(electroculography,简称EOG)研究。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy infe... 针对伪迹干扰下脑机接口稳定性问题,以自由眨眼动作下稳态视觉诱发脑机接口的稳定性为切入点,进行了稳态视觉诱发脑电信号去眼电伪迹(electroculography,简称EOG)研究。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inferency system,简称ANFIS)的无眼电电极下脑电信号眼电伪迹的自适应消除方法并进行实验,验证该方法对自由眨眼动作下稳态视觉诱发脑机接口稳定性的提高。该伪迹消除方法通过自适应神经模糊推理系统逼近眼电信号源至眼电伪迹的非线性变换函数,达到消除脑电信号中眼电伪迹的目的。算法通过前额叶区脑电信号获得替代性眼电信号源,经延时处理后,输入自适应噪声消除器中以消除各通道脑电信号中的眼电伪迹。通过自由眨眼动作下稳态视觉刺激实验,对该伪迹消除方法中各参数及函数的选择进行了研究,并将该方法与经典滤波和传统独立成分分析(independent component analysis,简称ICA)进行对比,证明了该方法在消除眼电伪迹的情况下保留了稳态视觉刺激的有效信息,识别正确率较经典滤波相比最高提高了6.25%,较传统ICA相比最高提高10%,保证了稳态视觉诱发脑机接口在自由眨眼动作下的稳定性。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电信号 稳态视觉诱发脑电信号 眼电伪迹 自适应神经模糊推理系统
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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
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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。 展开更多
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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基于改进扩展典型相关分析的SSVEP信号识别方法 被引量:4
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作者 芦鹏 戴凤智 +2 位作者 尹迪 温浩康 高一婷 《电子测量技术》 北大核心 2023年第1期78-83,共6页
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... 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。 展开更多
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
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基于时频多尺度的SSVEP信号快速识别方法
10
作者 王晓甜 崔鑫语 +1 位作者 梁硕 陈超 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2788-2795,共8页
目前基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口在人机协作中受到广泛关注,但较短时长SSVEP信号仍面临信噪比较低、特征提取不充分的问题。该文从频域、时域以及空域3个角度分析并提取SSVEP信号特征。首先该方法从由频域实部信息和虚部信... 目前基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口在人机协作中受到广泛关注,但较短时长SSVEP信号仍面临信噪比较低、特征提取不充分的问题。该文从频域、时域以及空域3个角度分析并提取SSVEP信号特征。首先该方法从由频域实部信息和虚部信息整合的3维重校正特征矩阵中提取幅值和相位特征信息。然后在时域中通过训练多个刺激时窗尺度的样本增强模型表征能力。最后利用不同尺度的1维卷积核,并行提取通道空间和频域上的多尺度特征信息。该文在两种不同的视觉刺激频率和频率间隔的公开数据集上进行实验,在时窗为1 s时的平均准确率和平均信息传输率(ITR)均优于现有的其他方法。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 脑机接口 多尺度特征
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基于PSD特征的FBCCA脑电信号识别方法 被引量:2
11
作者 张学军 杨京儒 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第4期1411-1417,共7页
当前基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑机接口(brain-computer interfaces,BCIs)使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(filter bank c... 当前基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)的脑机接口(brain-computer interfaces,BCIs)使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。提出了一种基于滤波器组的典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与功率谱密度(power spectral density,PSD)分析相结合的SSVEP识别算法,可以提高SSVEP识别的普适性与准确率。该方法使用FBCCA寻找高相似度的参考频率信号,再通过多组PSD分析来锁定最终的响应频率,完成频率识别。该方法无需经过训练就能得到较高的识别准确率。实验结果表明:在刺激时长为1 s时,该方法能达到86.61%的准确率,比PSD分析方法提升了5.44%,比典型相关性分析方法(canonical correlation analysis,CCA)提升了10.38%的准确率,比FBCCA提升了8.86%的准确率。 展开更多
关键词 脑机接口(BCI) 稳态视觉诱发电位(ssvep) 滤波器组的典型相关分析(FBCCA) 功率谱密度(PSD) 频率识别
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基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口实验研究 被引量:7
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作者 黄漫玲 吴平东 +1 位作者 殷罡 刘莹 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期957-961,共5页
为提取应用于脑-机接口系统的稳态视觉诱发电位信号(SSVEP),运用叠加平均与快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法,由其频谱图上得到作为输入信号的稳态视觉诱发电位信号.通过实验确定了叠加平均次数与最佳视觉刺激颜色,并对混合闪光刺激下SS... 为提取应用于脑-机接口系统的稳态视觉诱发电位信号(SSVEP),运用叠加平均与快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法,由其频谱图上得到作为输入信号的稳态视觉诱发电位信号.通过实验确定了叠加平均次数与最佳视觉刺激颜色,并对混合闪光刺激下SSVEP的提取进行了研究.实验结果表明,该方法提取出的SSVEP信号能够反映使用者的控制意图,可应用于脑-机接口系统. 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 脑-机接口 脑电
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闪光视觉诱发电位在脑机接口中的应用研究 被引量:4
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作者 黄漫玲 吴平东 +1 位作者 毕路拯 刘莹 《计算机应用与软件》 CSCD 2009年第11期13-16,共4页
运用叠加平均与快速傅立叶变化相结合的方法,提取大脑皮层的稳态视觉诱发电位SSVEP(steady state visual evoked po-tential)信号,并作为输入信号应用于脑控机器人系统。通过实验确定了测试电极、视觉刺激颜色与背景亮度等模式参数,并... 运用叠加平均与快速傅立叶变化相结合的方法,提取大脑皮层的稳态视觉诱发电位SSVEP(steady state visual evoked po-tential)信号,并作为输入信号应用于脑控机器人系统。通过实验确定了测试电极、视觉刺激颜色与背景亮度等模式参数,并且研究了不同使用者在不同视觉刺激频率下的SSVEP幅值变化趋势。研究结果表明,该方法能更好地提高信噪比,提取出的稳态视觉诱发电位信号能够准确反映使用者的控制意图,应用于脑控机器人系统,取得了很好的效果。 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位 脑机接口 脑电
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MSI和CCA算法对稳态视觉诱发电位信号分类的比较研究 被引量:4
14
作者 高诺 翟文文 杨玉娜 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第8期984-990,共7页
脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)系统能让那些有运动障碍的病人用脑信号与外界设备交互。稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)具有分析正确率高,不用训练等优点而倍受重视。如何高效地对SSVEP信号频... 脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)系统能让那些有运动障碍的病人用脑信号与外界设备交互。稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)具有分析正确率高,不用训练等优点而倍受重视。如何高效地对SSVEP信号频率识别是SSVEP-BCI的关键问题,并关系到BCI的系统优劣。本文采用多变量同步指数与典型相关分析方法对SSVEP信号分类进行比较研究,探讨了两种方法在数据长度、导联数量、导联位置以及参考信号的谐波数量对SSVEP信号分类效果的影响。六位被试者参与实验采集数据,实验结果证实,在时间窗较小,数据长度较少的条件下,多变量同步指数方法较典型相关分析方法性能更优。而对于SSVEP信号分析来说,导联位置的准确性是影响频率分析算法的最根本因素。 展开更多
关键词 多变量同步指数 典型相关分析 视觉稳态诱发电位 正确率 脑电
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参数调节随机共振增强稳态视觉诱发电位
15
作者 朱丹华 陈大竞 +1 位作者 陈裕泉 潘敏 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期918-922,共5页
针对提高稳态视觉诱发电位(SSVEP)信噪比的问题,提出一种基于参数调节随机共振来增强SSVEP的信号处理方法.该方法利用基于自回归模型的白化滤波器去除脑电频谱中存在的1/f趋势,通过改变采样频率的频率压缩方法把SSVEP频率线性转换为小于... 针对提高稳态视觉诱发电位(SSVEP)信噪比的问题,提出一种基于参数调节随机共振来增强SSVEP的信号处理方法.该方法利用基于自回归模型的白化滤波器去除脑电频谱中存在的1/f趋势,通过改变采样频率的频率压缩方法把SSVEP频率线性转换为小于1的频率,使白化滤波后的信号符合随机共振产生的条件,调节双稳态系统参数实现随机共振效应,从而增强SSVEP信噪比.结果表明,通过该方法处理后,原本淹没在背景噪声中的SS-VEP频率在频谱中凸现出来,信噪比得到显著增强,从3.07提高到5.76,增大了1.88倍,说明参数调节随机共振有助于检测SSVEP. 展开更多
关键词 脑电 稳态视觉诱发电位 白化滤波 随机共振 双稳态系统
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基于稳态视觉诱发电位的脑机接口元素尺寸和间距工效学研究
16
作者 牛亚峰 王佳浩 +2 位作者 伍金春 薛澄岐 杨文骏 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期455-463,共9页
针对基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统,该文开展了屏显刺激界面元素尺寸和间距对识别效率和用户体验影响的工效学实验研究。该工效学实验使用红色正方形作为频闪刺激元素,刺激元素位于上、下、左、右等4个位置,自变量包含尺... 针对基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口系统,该文开展了屏显刺激界面元素尺寸和间距对识别效率和用户体验影响的工效学实验研究。该工效学实验使用红色正方形作为频闪刺激元素,刺激元素位于上、下、左、右等4个位置,自变量包含尺寸和间距两个因素。因素1为尺寸即正方形边长,分为100px,150px,200px3个水平;因素2为间距即元素中心与界面中心的垂直/水平距离,分为200px/400px,300px/600px,400px/800px3个水平。因变量为任务的完成时和失败次数。实验后开展主观评价,基于ISO 9241可用性标准,使用李克特7分量表对界面的满意度进行评分。工效学实验结果显示:元素尺寸对识别效率有显著影响,边长尺寸为200px的刺激元素识别效率最高,元素间距对识别效率没有影响。主观评价结果显示:元素间距对用户满意度有显著影响,刺激元素的紧凑(200px/400px)或疏远(400px/800px)都会导致满意度的下降,300px/600px间距水平的满意度最好,尺寸对用户满意度没有显著影响。该研究从设计工效学角度出发,发现了刺激界面元素尺寸、间距分别对脑机接口系统效率、用户满意度具有影响,研究结论对于规范脑机接口界面设计,提升脑机接口系统效率有重要的指导意义和借鉴价值。 展开更多
关键词 脑机接口 稳态视觉诱发电位 工效学 尺寸 间距
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基于视觉双特征的并行联合脑-机接口范式的研究 被引量:2
17
作者 丁佳 张娟 王索刚 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第10期37-41,共5页
基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3... 基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3字符拼写范式,矩阵中纵列白色竖条按设定频率闪烁诱发SSVEP,横行中白色竖条随机运动诱发MVEP。实验表明,被试者关注目标字符时,两种特征脑电信号被同时诱发出来,并且对两种脑电信号进行特征识别能够检测出被试者选取的目标字符。联合范式并行的刺激编码方式有效节约了刺激诱发时间,为构建更为实用的联合脑-机接口提供了一种实现方法。 展开更多
关键词 联合脑-机接口 稳态视觉诱发电位 运动起始视觉诱发电位
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基于Hermite滤波器的稳态视觉诱发电位背景标记Stroop效应包络分析 被引量:1
18
作者 高文静 陈小刚 高小榕 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期1-7,共7页
Stroop效应能够反映大脑对冲突干扰的注意.为了深入分析Stroop效应中大脑的认知活动过程,设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)背景标记的Stroop实验范式,记录同时含有事件相关电位(ERP)信号和SSVEP信号的脑电信号,并提出基于Hermite滤波... Stroop效应能够反映大脑对冲突干扰的注意.为了深入分析Stroop效应中大脑的认知活动过程,设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)背景标记的Stroop实验范式,记录同时含有事件相关电位(ERP)信号和SSVEP信号的脑电信号,并提出基于Hermite滤波器的脑电信号包络分析方法.采集了10例受试的脑电数据,分离得到ERP信号和SSVEP信号.在刺激后400 ~ 600 ms时间窗内,不一致条件的ERP信号比一致条件的ERP信号更负.条件之间的差异具有统计显著性,差异主要分布在前额区域,可视为Stroop效应在脑电上的体现.通过包络分析发现,SSVEP信号的包络在刺激后存在明显的下降过程.ERP信号Alpha频带总包络刺激之后的变化与其刺激之前的水平有关,若刺激之前Alpha频带总包络的水平较高,刺激之后包络先小幅上升后下降到比刺激前更低的水平;若刺激之前水平较低,刺激之后的包络上升后下降到与刺激前相当的水平.通过SSVEP背景标记Stroop实验范式和包络分析,可进一步研究Stroop效应的认知活动过程,也可为其他认知实验提供参照. 展开更多
关键词 Hermite滤波器 STROOP效应 稳态视觉诱发电位(ssvep)包络 Alpha频带包络
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基于相频特性的稳态视觉诱发电位深度学习分类模型 被引量:2
19
作者 林艳飞 臧博宇 +2 位作者 郭嵘骁 刘志文 高小榕 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期446-454,共9页
针对现有深度学习分类方法对稳态视觉诱发电位相位与频率信息利用不充分的问题,该文提出一种用于稳态视觉诱发电位(SSVEP)分类的卷积神经网络模型。该模型以经过快速傅里叶变换后的复向量作为输入,首先对各个导联的实部向量和虚部向量... 针对现有深度学习分类方法对稳态视觉诱发电位相位与频率信息利用不充分的问题,该文提出一种用于稳态视觉诱发电位(SSVEP)分类的卷积神经网络模型。该模型以经过快速傅里叶变换后的复向量作为输入,首先对各个导联的实部向量和虚部向量进行卷积,学习相位信息;随后引入空间注意力机制,对判别频率信息进行增强;然后使用2维卷积和最大池化层进一步提取空域和频域信息;最后使用全连接层进行分类。实验结果表明利用该方法在跨受试情况下准确率可达到81.21%,通过在训练集增加标准正弦信号模板准确率可进一步提升至83.17%,相比典型相关分析方法获得了更好的分类效果。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 稳态视觉诱发电位
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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
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作者 潘隽锴 马玉良 +2 位作者 席旭刚 孙明旭 张建海 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期1240-1248,共9页
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;... 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。 展开更多
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
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