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一种基于ET-TRCA的SSVEP脑电识别方法 

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申请/专利权人:上海韶脑传感技术有限公司

摘要:本发明公开一种基于ET‑TRCA的SSVEP脑电识别方法,包括以下步骤:1空域滤波2组合相关分析3目标识别。本发明的技术方案在空域滤波部分结合个人脑电数据与人工正余弦信号构建扩展空域滤波器,减少了训练成本;采用ET‑TRCA算法进行模板扩充和特征匹配,相比于传统TRCA算法,能有效提高ITR,有利于SSVEP脑电的进一步实际应用;在组合相关分析部分最大化提取SSVEP信号特征,提高分类识别性能;本发明有利于推动SSVEP脑电的发展,完善了基于SSVEP脑电的脑机接口系统,可用于肢体残疾人士的辅助输出,也可用于工业控制以及自动驾驶领域,具有良好的市场应用前景和社会经济效益。

主权项:1.一种基于ET-TRCA的SSVEP脑电识别方法,其特征在于,包括以下步骤:1空域滤波整理预设刺激频率下的个人脑电模板;生成每个预设刺激频率下可表征该频率SSVEP信号的人工正余弦模板;以个人脑电模板和人工正余弦模板生成扩展训练模板,通过ET-TRCA算法计算,构建扩展空域滤波器wn;2组合相关分析对测试数据,与每个预设刺激频率下的个人脑电模板、人工正余弦模板均输入对应的扩展空域滤波器做组合相关分析,得出测试数据与模板间的组合相关系数;3目标识别各组合相关系数中,取到最大值的频率。

全文数据:

权利要求:

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