本文關(guān)鍵詞： 腦機(jī)接口(BCI) 腦電信號(hào)(EEG) 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 平滑偽Wigner-Ville分布　出處：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：提出基于多頻率刺激源誘發(fā)SSVEP的腦機(jī)接口(BCI)系統(tǒng).針對(duì)腦電信號(hào)的微弱性和非平穩(wěn)性特點(diǎn),在對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理和空間濾波的基礎(chǔ)上,采用平滑偽Wigner-Ville分布的時(shí)頻分析方法將時(shí)間窗口長(zhǎng)度內(nèi)的腦電信號(hào)轉(zhuǎn)換為時(shí)間-頻率分布的信號(hào).分類匯總視覺刺激時(shí)間內(nèi)的腦電頻率,并提取腦電信號(hào)中的最大頻率成分作為目標(biāo)頻率.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:隨著分析時(shí)間窗的增大,平滑偽Wigner-Ville時(shí)頻分析方法具有一定的優(yōu)勢(shì).當(dāng)時(shí)間窗為4s時(shí),其分類準(zhǔn)確率達(dá)98.29%,信息傳輸率達(dá)28.01bits/min,超過經(jīng)典的典型相關(guān)分析(CCA)和功率譜密度分析(PSDA)的結(jié)果.
[Abstract]:A BCI system based on SSVEP induced by multi-frequency stimulator is proposed. According to the weak and non-stationary characteristics of EEG signal, the preprocessing and spatial filtering are carried out. The time-frequency analysis method of smoothing pseudo-#en0# distribution is used to convert EEG signals in the length of time window into time-frequency distribution signals. The experimental results show that the smoothing pseudo-#en0# time-frequency analysis method has some advantages when the time window is 4 s. The classification accuracy is 98.29 and the information transmission rate is 28.01 bits / min, which exceeds the results of classical canonical correlation analysis (CCA) and power spectral density analysis (PSDA).
【作者單位】： 浙江理工大學(xué)信息學(xué)院;浙江大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第一醫(yī)院傳染病診治國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室感染性疾病診治協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(31200746) 浙江省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(LY15H180013) 浙江理工大學(xué)“521人才培養(yǎng)計(jì)劃”資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

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