【摘 要】
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近年来,稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)范式脑机接口(brain-computer interface,BCI)得到了日益广泛的研究.如何选择不同的分类特征,对于提高频率识别的准确率,改善SSVEP-BCI系统至关重要.针对少目标刺激范式的SSVEP-BCI系统,提出了小波包变换(wavelet packet transform,WPT)同多变量同步指数(multivariate synchroni-zation index,MSI)
【机 构】
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内蒙古工业大学电力学院,呼和浩特010080;内蒙古自治区机电控制重点实验室,呼和浩特010051
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近年来,稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)范式脑机接口(brain-computer interface,BCI)得到了日益广泛的研究.如何选择不同的分类特征,对于提高频率识别的准确率,改善SSVEP-BCI系统至关重要.针对少目标刺激范式的SSVEP-BCI系统,提出了小波包变换(wavelet packet transform,WPT)同多变量同步指数(multivariate synchroni-zation index,MSI)相结合的方法,对10名被试者的400组SSVEP数据进行特征提取并分类.在分类过程中,讨论了导联数量和数据长度两个参数对改进算法的影响.实验结果表明:在数据长度为1.5 s,导联7导的条件下,基于WPT-MSI的SSVEP算法的分类准确率达到98.94％,信息传输率为76.24 bit/min.明显优于典型的MSI算法和其他改进算法,具有显著提高的频率识别正确率.
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