基于稳态视觉诱发电位的脑电信号分类算法比较

作者：李新; 吴迎年^*; 李睿

来源：科学技术与工程, 2021, 21(19): 8106-8112.

• 稳态视觉诱发电位
• 滤波器组典型相关分析
• 任务相关成分分析
• 分类准确率

基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential, SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface, BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSVEP-BCI的核心问题。采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis, FBCCA)与任务相关成分分析(task-related component analysis, TRCA)对SSVEP信号分类比较研究,探讨了两种方法在数据长度、子带数以及通道数对SSVEP信号分类效果的影响。35位被试者的数据表明:在数据长度小、时间短的情况下,TRCA具有更高的分类准确率,且子带数设置为5时,分类准确率达到最大。通道数越多分类准确率越高,但是通道个数较少时,TRCA分类效果明显优于FBCCA。研究为SSVEP脑电数据有效性分析以及提高基于SSVEP的脑电信号分类准确率提供了新的思路。

• 单位
  自动化学院; 北京信息科技大学