基于CCA的SSVEP性能研究

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。

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

分类号：TP31(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61003237;江苏省高校自然科学研究项目10KJB510018

在线出版日期：2015-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：52-55,59