基于CCA的SSVEP性能研究

• 作者: 笪铖璐 陈志阳 黄丽亚
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 典型相关分析 稳态视觉诱发电位 功率谱密度分析 准确率
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 52-55,59
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 3789字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.05.013

摘要

文中研究了典型相关分析( CCA)提取视觉稳态诱发电位( SSVEP)响应频率的各项性能指标，分析了数据长度、导联数量、大脑皮层区域对CCA准确率的影响，并得出了定量的结论。准确率会随着数据长度的增加而增加，可以从数据长度为1000的70%左右增长到数据长度为1500的80%。准确率会随着信道数目的增加而增加，也会随着信道在大脑中的位置改变而变化，在后枕部分的准确率是最高的。同时，比较了CCA与功率谱密度分析法( PSDA)在有、无噪声情况下的性能。文中的研究结果为后续SSVEP研究提供了一定的参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄丽亚	南京邮电大学电子科学与工程学院	48	384	10.0	18.0
2	笪铖璐	南京邮电大学电子科学与工程学院	4	22	3.0	4.0
3	陈志阳	南京邮电大学电子科学与工程学院	4	22	3.0	4.0