【摘 要】
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在脑-机接口(BCI)系统中,对稳态视觉诱发电位(SSVEP)的准确识别在生物医学等领域是至关重要的,而各种伪迹影响了识别准确率。提出一种基于多元经验模式分解的多元同步指数法(
【基金项目】
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山东省重点研发计划(公益类专项)项目(2017GGX30103)
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在脑-机接口(BCI)系统中,对稳态视觉诱发电位(SSVEP)的准确识别在生物医学等领域是至关重要的,而各种伪迹影响了识别准确率。提出一种基于多元经验模式分解的多元同步指数法(MEMD-MSI),首先用白噪声辅助的多元经验模式分解(MEMD)对原信号进行分解,各通道提取出前6个本征模式函数(IMF)分量,提出通过网格搜索法对IMF分量进行加权,从而剔除EEG信号中的伪迹,保留脑电信号中的有效信息,6名受试者的信号数据用来筛选加权系数。接着用多元同步指数法(MSI)对重构信号进行识别。另外,选取了9名受试者
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