原文服务方: 西安交通大学学报       
摘要:
针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法.该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SS-VEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率.仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57 bit/min和2.69 bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能.
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文献信息
篇名 用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法
来源期刊 西安交通大学学报 学科
关键词 稳态视觉诱发电位 同步压缩变换 脑-机接口
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 20-26,46
页数 8页 分类号 TP23
字数 语种 中文
DOI 10.7652/xjtuxb201702004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张小栋 西安交通大学机械工程学院 90 590 14.0 19.0
5 李睿 西安交通大学机械工程学院 17 78 6.0 8.0
9 张黎明 西安交通大学机械工程学院 7 14 2.0 3.0
10 陆竹风 西安交通大学机械工程学院 6 22 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
稳态视觉诱发电位
同步压缩变换
脑-机接口
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安交通大学学报
月刊
0253-987X
61-1069/T
大16开
1960-01-01
chi
出版文献量(篇)
7020
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总被引数(次)
81310
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