【技术实现步骤摘要】
脑机接口信号的分析方法、系统、介质及设备
本专利技术属于智能通信
，涉及一种脑机接口的方法，特别是涉及一种脑机接口信号的分析方法、系统、介质及设备。
技术介绍
脑机接口是一种新型的通过翻译从人体头颅表面采集的脑电信号，实现不同于正常语言通路、行为通路的信息输出方式。脑机接口的几种主要的实现方式按照所提取的脑电信号种类可以分为P300脑机接口、运动想象脑机接口和SSVEP脑机接口等。其中以SSVEP脑机接口所提取的SSVEP信号信噪比最大，所能达到的接口通信速率最高。SSVEP脑机接口除去脑电信号的采集和分析设备外，还需要额外的视觉刺激设备来唤起SSVEP信号。目前，相邻频率的目标检测难度较大，从而影响了相邻目标的识别准确率，进一步影响到脑机接口整体的识别率和通信速率。因此，如何提供一种脑机接口的方法，以解决现有技术相邻频率的目标检测难度较大，提高相邻目标的识别准确率，实已成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种脑机接口的方法、系统、介质及设备，用于解决现有技术刺激目标检测难度较大的问题。为实现...
【技术保护点】
1.一种脑机接口信号的分析方法，其特征在于，包括：获取若干个刺激目标，根据所述刺激目标采集对应的脑电信号；其中，若干个所述刺激目标形状不同，且具有不同的刺激频率和/或刺激相位；将所述脑电信号与若干个预存期望信号进行一一对应的特征系数判别分析，以得到判别分析结果，所述判别分析结果包括一频率特征系数和空间强度分布系数；将所述空间强度分布系数与若干个预存训练数据进行比对，以得到基于同一个刺激目标下所述空间强度分布系数与该刺激目标对应的训练数据的一空间特征概率系数；将若干个所述刺激目标对应的频率特征系数和空间特征概率系数进行加权处理，以将所述加权处理结果的最大值对应的刺激目标作为检测结果。
【技术特征摘要】
1.一种脑机接口信号的分析方法，其特征在于，包括：获取若干个刺激目标，根据所述刺激目标采集对应的脑电信号；其中，若干个所述刺激目标形状不同，且具有不同的刺激频率和/或刺激相位；将所述脑电信号与若干个预存期望信号进行一一对应的特征系数判别分析，以得到判别分析结果，所述判别分析结果包括一频率特征系数和空间强度分布系数；将所述空间强度分布系数与若干个预存训练数据进行比对，以得到基于同一个刺激目标下所述空间强度分布系数与该刺激目标对应的训练数据的一空间特征概率系数；将若干个所述刺激目标对应的频率特征系数和空间特征概率系数进行加权处理，以将所述加权处理结果的最大值对应的刺激目标作为检测结果。2.根据权利要求1所述的脑机接口信号的分析方法，其特征在于，所述获取若干个刺激目标，根据所述刺激目标采集对应的脑电信号的步骤包括：当若干个所述刺激目标以不同的刺激频率和/或刺激相位闪烁时，采集对应的脑电信号。3.根据权利要求1所述的脑机接口信号的分析方法，其特征在于，所述将所述脑电信号与若干个预存期望信号进行一一对应的特征系数判别分析，以得到判别分析结果，所述判别结果包括一频率特征系数和空间强度分布系数的步骤包括：将所述脑电信号定义为第一变量，其中一个所述期望信号定义为第二变量；将所述第一变量与第二变量进行线性变换，根据线性变换的结果确定所述第一变量与第二变量之间的判别分析结果；针对若干个所述期望信号，循环执行上述步骤，以获取该脑电信号与所有所述期望信号的若干个判别分析结果。4.根据权利要求3所述的脑机接口信号的分析方法，其特征在于，所述期望信号是根据其中一个所述刺激目标，对采集的不止一次的脑电信号进行统计分析得出的理论参考值，且若干个所述期望信号是根据若干个所述刺激目标确定的。5.根据权利要求1所述的脑机接口信号的分析方法，其特征在于，所述将所述空间强度分布系数与若干个预存训练数据进行比对，以得到基于同一个刺激目标下所述空间强度分布系数与该刺激目标对应的训练数据的一空间特征概率系数...
【专利技术属性】
技术研发人员：王振宇，张敏，胡宏林，周婷，徐天衡，欧阳玉玲，沈芳菲，
申请(专利权)人：中国科学院上海高等研究院，
类型：发明
国别省市：上海,31
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