【摘 要】
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稳态视觉诱发电位(SSVEP)是由持续的视觉刺激而诱发的节律性脑电信号。SSVEP频率由固定的视觉刺激频率及其谐波频率组成。二维集合经验模式分解(2D-EEMD)是经典的经验模式分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(61003237);江苏省高校自然科学研究项目资助(10KJB510018)
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稳态视觉诱发电位(SSVEP)是由持续的视觉刺激而诱发的节律性脑电信号。SSVEP频率由固定的视觉刺激频率及其谐波频率组成。二维集合经验模式分解(2D-EEMD)是经典的经验模式分解算法的改进算法,将分解拓展到二维方向上。本文首创性地将2D-EEMD应用于SSVEP。分解得到的本征模式函数(IMF)的二维图像可清晰地观测到SSVEP频率。经过噪声和伪迹滤除的SSVEP主要有效IMF成分投影到头图上,可以反映大脑对视觉刺激的时变趋势,以及大脑不同区域的反应程度,结果显示枕叶区对于视觉刺激的反应最为强烈。最后本文用短时傅里叶变换(STFT)对2D-EEMD的重构信号进行SSVEP频率提取,其识别准确率提高了16%。
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