典型文献
面向中高频SSVEP脑机接口的编解码算法研究
文献摘要：
基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEPs)的脑-机接口系统(brain-computer interface,BCI)通常使用低频强闪烁刺激诱发强特征脑电信号.尽管相关数据处理技术日臻成熟,但是系统使用舒适度差,训练时间较长.提高刺激频率能够有效缓解受试者的视觉疲劳,提高系统友好度,然而现有中高频SSVEP系统又存在指令集数量少、信息传输率(information transfer rate,ITR)低等缺陷.针对以上问题,本文基于中高频SSVEP脑电特征,提出并使用了包含空码的Code Words编码范式与集成任务相关成分分析(ensemble task-related component analysis,eTRCA)解码算法,并研究了该套编解码方法的适用性与可扩展性.本研究选择中高频段的4个频率(20、24、30、40Hz)分别构建脑控字符拼写系统,单个频率的闪烁刺激可独立构建多达6个控制指令,联合多个频率理论上可实现指令集数量的成倍扩增.共有10位健康受试者参与了离线脑电实验,利用18～60 Hz带通滤波对脑电数据进行预处理,使用eTRCA算法进行特征识别.18指令集系统的理论平均分类准确率为96.71±1.69％,理论平均ITR达86.94±6.07 bits/min.以上结果表明,本研究提出的编解码算法能够有效诱发并准确识别中高频SSVEP的时-频-相多维特征,在此基础上通过增加编码单元频率种类、提高有效编码率、改进解码算法等方式有希望进一步提升系统性能.
文献关键词：
脑-机接口;中高频稳态视觉诱发电位;Code Words
中图分类号：
作者姓名：
许敏鹏;吴乔逸;熊文田;肖晓琳;明东
作者机构：
天津大学医学工程与转化医学研究院,天津300072;天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072
文献出处：
引用格式：
[1]许敏鹏;吴乔逸;熊文田;肖晓琳;明东-.面向中高频SSVEP脑机接口的编解码算法研究)[J].信号处理,2022(09):1881-1891
A类：
SSVEPs,eTRCA,字符拼写,中高频稳态视觉诱发电位
B类：
脑机接口,编解码算法,算法研究,steady,state,visual,evoked,potentials,brain,computer,interface,BCI,闪烁,脑电信号,数据处理技术,日臻成熟,训练时间,刺激频率,视觉疲劳,友好度,指令集,信息传输,传输率,information,transfer,rate,ITR,Code,Words,ensemble,task,related,component,analysis,编解码方法,可扩展性,高频段,40Hz,多达,控制指令,成倍,健康受试者,离线,带通滤波,脑电数据,特征识别,平均分,分类准确率,bits,准确识别,多维特征,编码单元,码率,提升系统,系统性能
AB值：
0.369981
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
