稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)凭借其信噪比高、信息传输率高等优点成为脑控技术主流范式之一。对SSVEP信号的特征识别和特征提取算法是SSVEP系统研究的关键问题,但目前研究中适用于SSVEP算法的综述较...稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)凭借其信噪比高、信息传输率高等优点成为脑控技术主流范式之一。对SSVEP信号的特征识别和特征提取算法是SSVEP系统研究的关键问题,但目前研究中适用于SSVEP算法的综述较少。针对此问题,总结近年来适用于SSVEP机器学习算法,从机器学习的角度将算法分为无监督学习和有监督学习,介绍典型相关分析、卷积神经网络等算法的原理和适用范围。总结当前SSVEP算法在实际应用中的不足之处,并讨论SSVEP所面临的机遇与挑战。展开更多
文摘稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)凭借其信噪比高、信息传输率高等优点成为脑控技术主流范式之一。对SSVEP信号的特征识别和特征提取算法是SSVEP系统研究的关键问题,但目前研究中适用于SSVEP算法的综述较少。针对此问题,总结近年来适用于SSVEP机器学习算法,从机器学习的角度将算法分为无监督学习和有监督学习,介绍典型相关分析、卷积神经网络等算法的原理和适用范围。总结当前SSVEP算法在实际应用中的不足之处,并讨论SSVEP所面临的机遇与挑战。