本发明公开了基于稳态视觉诱发电位脑电信号识别的个体模板重构方法。本发明首先采集大脑皮层枕区上对应电极通道的稳态视觉诱发电位脑电信号数据并预处理；构建人工正‑余弦参考信号，分别选择两种信号质量评价指标，和两种计算方式，计算各训练数据的权重系数，重构包含受试者个体信息的模板信号；分别对脑电信号、人工正‑余弦参考信号和个体模板信号两两之间进行典型相关分析，计算得到的空间滤波器映射到信号上可以得到多种特征；针对本数据集重新选择系数特征组合，与标准扩展典型相关分析相比，重构后的个体模板信号包含了更多的SSVEP响应，提升了算法的识别性能，降低了算法的计算消耗时间。
📄 2021106870408
📂 A61B5_378
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-06-21
本发明公开一种适用于SSVEP分类的零填充频域卷积神经网络方法，应用于脑电信号处理领域，针对现有技术对SSVEP和SSVEP子类的SSMVEP脑电信号的分类准确率和信息传输速率较低的问题；本发明首先使用脑电采集设备采集人体大脑枕部九个电极的SSVEP脑电信号；其次对脑电信号进行预处理；之后在时域对预处理后的脑电信号进行补零填充，提取九个通道的SSVEP信号的功率谱密度中感兴趣的基频频带和二次谐波频带组合成一个特征矩阵；最后将该特征矩阵作为CNN深度学习模型的输入，使用非线性变换对不同类别的SSVEP信号进行识别；采用本发明的方法能获得较高的分类准确率。
📄 2021113117992
📂 A61B5_378
👤 成都信息工程大学
📅 2021-11-08
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台