在SSVEP信号处理中,CCA算法通过计算两组信号的典型相关系数来分析SSVEP信号。其中一组信号是记录的EEG信号X,另一组信号是视觉刺激频率相对应的参考信号Y。考虑到人的大脑是一个低通滤波器,高频信号基本上被过滤掉了,这里取k=3。由此,X和Y的线性组合可以表示为x=XTWX和y=YTWY,其中WX和WY是权重矩阵。 此外,为了...
ｏｆＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ(Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ)ꎬ２０２４ꎬ４６(１):１０５￣１１０.基于ＣＣＡ融合ＦＦＴ的ＳＳＶＥＰ脑机接口分类算法 胡瑢华ꎬ周浩ꎬ曾成∗ꎬ熊特ꎬ徐亦璐(南昌大学先进制造学院ꎬ江西南昌３３００３１)㊀㊀摘要:为解决多目标刺激范式的...
suitsprovideareferenceforsubsequentSSVEPresearches. Keywords:CCA;SSVEP;PSDA;accuracy 0 引 言 脑机接口技术(BCI)是在大脑和外部设备之间建 立起一条连接通路,实现由脑电信号直接控制外部设 备。通过BCI,可以获得非植入式脑电图(Electroen- cephalogram,EEG),EEG凭借自身安全实用、成本较 ...
本发明公开了基于MVMD‑CCA的SSVEP脑电信号识别方法,能够将脑电信号分解为多个多元调制分量,降低脑电信号中的非相关脑活动与伪迹的影响,提高分类精度。包括如下步骤:采集多通道稳态视觉诱发电位SSVEP脑电信号作为待识别脑电信号。设定带分解的分量个数K,构造变分问题,并采用ADMM算法求解所述变分问题,将所述待识别.....
1.1.SSVEP赛项 1.2.P300赛项 1.3.运动想象赛项 1.4.青少年脑机接口赛项 1.4.1.脑力达人 1.4.2.脑力小巨人 1.4.3.冰岛救援 1.4.4.超脑竞速 1.5.中老年人及残障人士脑机接口赛项 2.“腾讯云”杯技术赛 2.1.SSVEP赛项 2.2.ERP赛项 2.3.运动想象...
为达到上述目的,本发明的技术方案为:基于mvmd-cca的ssvep脑电信号识别方法,包括如下步骤: s1、采集多通道稳态视觉诱发电位ssvep脑电信号作为待识别脑电信号。 s2、设定带分解的分量个数k,构造变分问题,并采用admm算法求解变分问题,将待识别脑电信号分解为k个多元调制分量。
典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)是一种用于探索两组变量之间相关性的多元统计方法。它的核心目标是找到两组变量的线性组合,使得这些组合之间的相关性最大化,从而揭示两组变量之间的潜在联系。在BCI脑机接口领域,SSVEP稳态视觉诱发电位中,经常使用的一种方法。
SSVEP干电极介绍及其分类算法研究 1SSVEP干电极背景说明稳态视觉诱发电位[1-2]是BCI系统[3-4]经常使用的一种信号,它属于被动刺激的一种,也是稳定性和识别率最理想的一种。SSVEP信号是指在人眼受到固定频率超过4.../cos波形模板。平均准确度和ITR为89%和26.5位/分钟。目前在使用干电极的稳态视觉诱发电位研究中,主...
Ol**op 上传17.3 MB 文件格式 zip CCA MATLAB SSVEP 当人眼受到固定频率超过4 Hz 的视觉刺激时,大脑皮质活动将被调节,导致类似于刺激的周期性节律,这就是稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP)。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 ...
SSVEP干电极介绍及其分类算法研究 学的组成部分,是研究两组变量间互相关系的统计分析方法。简单来说,典型相关分析就是寻找两组变量各自的线性组合,然后利用线性组合这两个变量之间的相关关系来反映原来两组变量的关系。首先,寻找到两组变量的...或者两个数据集之间相关性的多元统计分析法。首先,CCA分析法要从这两个...