科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
利用高频刺激进行编码能够缓解基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑-机接口（BCI）产生的用户视觉疲劳，提升系统的舒适度和安全性，具有广阔的应用前景。然而，当前先进的SSVEP解码算法大多在低频数据集上进行对比验证，在高频SSVEP信号上的识别性能仍然未知。针对此问题，本文采集了20名受试者在高频SSVEP范式下的脑电（EEG）数据，对目前主流的2种典型相关分析算法、3种集成任务相关成分分析算法和1种任务判别成分分析算法展开对比。结果表明，它们均能有效解码高频SSVEP信号，且在不同条件下算法的分类性能指标和速度存在差异。本研究为高频SSVEP-BCI系统的算法选择提供了依据，在构建舒适友好型BCI系统方面具有潜在的应用价值。
- 单位
