基于PSD特征的FBCCA脑电信号识别方法

:当前基于稳态视觉诱发电位 (Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP）的脑机接口使用的都是单一识别算法,针对不同时间长度的识别准确率较低。本文提出了一种基于滤波器组的典型相关分析（Filter Bank Canonical Correlation Analysis,FBCCA）与功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）分析相结合的SSVEP识别算法,可以提高SSVEP识别的普适性与准确率。该方法使用FBCCA寻找高相似度的参考频率信号,再通过多组PSD分析来锁定最终的响应频率,完成频率识别。该方法无需经过训练就能得到较高的识别准确率。实验结果表明,在刺激时长为1s时,该方法能达到86.61%的准确率,比PSD分析的方法提升了5.44%,比典型相关性分析方法(Canonical Correlation Analysis,CCA)提升了10.38%的准确率,比FBCCA提升了8.86%的准确率。