用于稳态视觉诱发电位脑机接口目标识别的深度学习方法

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用于稳态视觉诱发电位脑机接口目标识别的深度学习方法

更新时间：2025-07-09

- 用于稳态视觉诱发电位脑机接口目标识别的深度学习方法
- Issue 11, Pages: 42-48(2019)
- 作者机构：
  
  西安交通大学机械工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： R318;TP18;TN911.7
- Published：2019
- 稿件说明：
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[J]. 2019, (11): 42-48.
DOI：

[J]. 2019, (11): 42-48. DOI：

摘要

针对稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号存在个体差异性强、信噪比低等特点而导致其识别困难等问题

提出一种用于SSVEP信号分类识别的深度学习方法。该方法以原始多通道SSVEP信号为输入

利用SSVEP信号的时空特性

首先使用一维时间卷积核对输入信号的时域进行卷积操作;然后使用一维空间卷积核进行空域卷积

对多通道信息进行融合;最后采用降采样、多尺度卷积、全连接等操作完成SSVEP信号的分类识别。实验结果表明:利用该方法在较短时间的视觉刺激下即可实现对被试者SSVEP信号的有效识别;在1 s刺激时长时

该方法的平均离线信息传输率为94.17 b/min

平均识别准确率为93.3%

相比于无监督典型相关分析方法和有监督支持向量机分析方法

识别准确率分别提升了48.73%、41.21%。该方法具有较高的目标识别效率及鲁棒性

有效提高了基于稳态视觉诱发电位信号的脑-机接口的性能。

Abstract

关键词

Keywords

references

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