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

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.

关键词：稳态视觉诱发电位、同步压缩变换、脑-机接口

所属期刊栏目：51

分类号：TP23(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51275388

在线出版日期：2017-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：20-26,46