【技术实现步骤摘要】
一种面向稳态视觉诱发电位的脑
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机接口解码方法
[0001]本专利技术涉及脑
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机接口领域，尤其涉及一种面向稳态视觉诱发电位(Steady
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State Visual Evoked Potential,SSVEP)的脑
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机接口解码方法。
技术介绍
[0002]脑
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机接口(Brain
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Computer Interface,BCI)是指将中枢神经系统活动直接转化为人工输出的系统，它能够替代、修复、增强、补充或改善中枢神经系统的正常输出，从而实现神经系统与外部设备的直接交互。BCI综合了多种工程技术，可以为运动能力有限的人提供闭环的交互途径，并为健康的人提供可替代的交互方法。根据信号采集方式的不同，可以将BCI分为侵入式BCI、部分侵入式BCI和非侵入式BCI。基于装置安全和成本低的特点，非侵入式BCI被广泛应用。BCI系统通常由信号采集、信号解码和输出控制等技术环节组成，最终实现大脑与外部设备的直接交流。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向稳态视觉诱发电位的脑
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机接口解码方法，其特征在于，所述方法包括：针对稳态视觉诱发电位数据集通过滑动时间窗获取不同刺激时长的数据，对数据进行带通滤波；根据数据的周期振荡特性，以循环位移为基本手段，设计了新型数据扩充技术，并将该数据扩充技术结合其他模式识别方法进行脑电解码；其中，所述新型数据扩充技术具体为：1)训练数据按照标记频率进行循环位移，获得扩展后的训练数据；基于原始训练数据和扩展后的训练数据分别构建原始训练模板和扩展训练模板；2)由扩展后的训练数据构建基于扩展训练空间滤波器；待测样本按照潜在目标频率进行循环位移，获得测试样本的扩展数据；3)由测试样本的扩展数据构建扩展测试模板；由测试样本的扩展数据构建扩展测试空间滤波器；联合各个模板进行相关系数的匹配。2.根据权利要求1所述的一种面向稳态视觉诱发电位的脑
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机接口解码方法，其特征在于，所述训练数据按照标记频率进行循环位移，获得扩展后的训练数据为：根据当前假设频率对训练数据进行周期划分，并将第一个周期按照末尾残缺周期划分为1A、1B两部分；依次按照周期顺序进行循环移位；对于第u次循环移位，将原始信号按照从低位周期...
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