采用平滑伪Wigner-Ville分布的SSVEP脑机接口系统

发布时间：2018-02-10 02:52

  本文关键词： 脑机接口(BCI) 脑电信号(EEG) 稳态视觉诱发电位 平滑伪Wigner-Ville分布　出处：《浙江大学学报(工学版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提出基于多频率刺激源诱发SSVEP的脑机接口(BCI)系统.针对脑电信号的微弱性和非平稳性特点,在对其进行预处理和空间滤波的基础上,采用平滑伪Wigner-Ville分布的时频分析方法将时间窗口长度内的脑电信号转换为时间-频率分布的信号.分类汇总视觉刺激时间内的脑电频率,并提取脑电信号中的最大频率成分作为目标频率.实验结果表明:随着分析时间窗的增大,平滑伪Wigner-Ville时频分析方法具有一定的优势.当时间窗为4s时,其分类准确率达98.29%,信息传输率达28.01bits/min,超过经典的典型相关分析(CCA)和功率谱密度分析(PSDA)的结果.
[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).
【作者单位】： 浙江理工大学信息学院;浙江大学医学院附属第一医院传染病诊治国家重点实验室感染性疾病诊治协同创新中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(31200746) 浙江省自然科学基金资助项目(LY15H180013) 浙江理工大学“521人才培养计划”资助项目
【分类号】：R318;TN911.7

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