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一种SSVEP脑电信号处理方法及相关设备技术

技术编号:37052322 阅读:15 留言:0更新日期:2023-03-29 19:29
本申请属于脑机接口技术领域,公开了一种SSVEP脑电信号处理方法及相关设备,其方法包括:获取用户在当前刺激源刺激下的脑电信号;通过滑窗方式从滤波后的脑电信号中提取多个子信号;识别各个所述子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒所述用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间,从而在视觉诱发过程中及时发现被试者的注意力不集中并及时提醒用户集中注意力,有利于提高脑电信号的准确性,或者及时发现因休息时间过短而使用户产生视觉疲劳,导致脑电信号受到干扰,及时调整相邻两次刺激之间的休息时间,有利于提高脑电信号的准确性。电信号的准确性。电信号的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种SSVEP脑电信号处理方法及相关设备


[0001]本申请涉及脑机接口
,具体而言,涉及一种SSVEP脑电信号处理方法及相关设备。

技术介绍

[0002]随着SSVEP的应用场景的复杂化,对基于SSVEP的脑机接口技术提出了更多的要求,例如更多的转化指令,更快的信息传输率,更高的识别准确率等。但视觉诱发过程也受视觉注意程度,瞳孔缩放,外界噪音等各种因素的影响,特别是当系统转换指令增加时,被试者在一次试验中需要多次注视刺激目标,长时间的视觉诱发容易造成被试者的视觉疲劳,而且不同刺激目标之间的休息时间过短,从而降低被试者在后续试验中的注意力集中程度,亦或者一些SSVEP范式设计不当,例如,不同目标之间间隔太小,不同目标之间诱发的频率设置不合理,不同目标之间颜色对比明显,被试者在注视刺激目标的过程中极易被影响,导致视觉诱发过程中注意力不集中,从而引入无效甚至不利数据。
[0003]因此,需要在视觉诱发过程中及时发现被试者的注意力是否受到影响,或者及时发现被试者休息时间过短,避免其影响后续试验中的注意力集中程度,并且在发现被试者被影响时还可以在后续的数据处理中降低无效数据或者不利数据的影响。
[0004]针对上述问题,目前尚未有有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于提供一种SSVEP脑电信号处理方法及相关设备,可以及时提醒用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间。
[0006]第一方面,本申请提供了一种SSVEP脑电信号处理方法,包括步骤:A1.获取用户在当前刺激源刺激下的脑电信号;A2.通过滑窗方式从滤波后的脑电信号中提取多个子信号;A3.识别各个所述子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;A4.若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒所述用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间。
[0007]本申请通过识别各个子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间,从而在视觉诱发过程中及时发现被试者的注意力不集中并及时提醒用户集中注意力,有利于提高脑电信号的准确性,或者及时发现因休息时间过短而使用户产生视觉疲劳,导致脑电信号受到干扰,及时调整相邻两次刺激之间的休息时间,有利于提高脑电信号的准确性。
[0008]优选地,步骤A1之后,步骤A2之前还包括:对所述脑电信号进行滤波。
[0009]通过对脑电信号进行滤波,降低周围噪声的干扰以及工频噪声对脑电信号的影
响。
[0010]优选地,步骤A2包括:以预设的时间长度的窗口和预设的步长从前到后滑动,从滤波后的脑电信号中提取多个所述子信号。
[0011]优选地,步骤A3包括:计算各个所述子信号与各个刺激源对应的参考信号之间的相关系数;提取相关系数最大的参考信号对应的所述刺激源作为所述子信号的刺激源识别结果;若所述刺激源识别结果不是所述当前刺激源,则判断为所述识别结果不正确;统计不正确的识别结果的数量,得到识别结果不正确的累计次数。
[0012]优选地,步骤A4包括:若所述识别结果不正确的累计次数大于所述第一阈值且小于预设的第二阈值,则判断所述用户注意力不集中,并提醒所述用户集中注意力,所述第二阈值比所述第一阈值大;若所述识别结果不正确的累计次数大于或等于所述第二阈值,则判断所述休息时间过短,并调整所述休息时间。
[0013]通过设置第二阈值,当识别结果不正确的累计次数大于第一阈值且小于第二阈值时,则认为用户注意力不集中,可及时提醒用户集中注意力,有利于提高脑电信号的准确性;当识别结果不正确的累计次数大于或等于第二阈值时,则认为不是用户注意力不集中,而是两次刺激之间的休息时间过短,用户视觉疲劳导致过多的子信号识别结果不正确,因此,需要调整休息时间,从而有利于提高脑电信号的准确性。
[0014]优选地,步骤A4之后包括步骤:若所述识别结果不正确的累计次数的占比大于或等于预设的第三阈值,则舍弃所述脑电信号;若所述识别结果不正确的累计次数的占比小于所述第三阈值,则对干扰数据进行剔除,所述干扰数据是指所述脑电信号中存在干扰的信号片段。
[0015]优选地,所述若所述识别结果不正确的累计次数的占比小于所述第三阈值,则对干扰数据进行剔除的步骤包括:若第一个所述子信号为不正确信号,则将第一个所述子信号的始端至相邻的所述子信号的始端之间的数据作为干扰数据进行剔除;所述不正确信号是指所述识别结果不正确的所述子信号;若在第一个所述子信号之后存在独立的不正确信号,则将所述独立的不正确信号相邻前一个所述子信号的末端至所述独立的不正确信号的末端之间的数据作为干扰数据进行剔除;所述独立的不正确信号是指与之相邻的两个所述子信号均不是不正确信号的所述子信号;若在第一个所述子信号之后存在多个连续的不正确信号,则将所述多个连续的不正确信号前最后一个不是不正确信号的所述子信号的末端至所述多个连续的不正确信号的重叠部分末端的数据作为干扰数据进行剔除;若最后一个所述子信号为不正确信号,且倒数第二个所述子信号不是不正确信
号,则将倒数第二个所述子信号的末端到最后一个所述子信号的末端之间的数据作为干扰数据进行剔除。
[0016]由上可知,本申请提供的一种SSVEP脑电信号处理方法是通过识别各个子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间,从而在视觉诱发过程中及时发现被试者的注意力不集中并及时提醒用户集中注意力,有利于提高脑电信号的准确性,或者及时发现因休息时间过短而使用户产生视觉疲劳,导致脑电信号受到干扰,及时调整相邻两次刺激之间的休息时间,有利于提高脑电信号的准确性。
[0017]第二方面,本申请提供了一种SSVEP脑电信号处理装置,包括:获取模块,用于获取用户在当前刺激源刺激下的脑电信号;提取模块,用于通过滑窗方式从滤波后的脑电信号中提取多个子信号;识别模块,用于识别各个所述子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;处理模块,用于若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒所述用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间。
[0018]第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括处理器和存储器,所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,运行如前文所述SSVEP脑电信号处理方法中的步骤。
[0019]第四方面,本申请提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时运行如前文所述SSVEP脑电信号处理方法中的步骤。
有益效果
[0020]本申请提供的SSVEP脑电信号处理方法及相关设备,获取用户在当前刺激源刺激下的脑电信号;通过滑窗方式从滤波后的脑电信号中提取多个子信号;识别各个所述子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒所述用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间,本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种SSVEP脑电信号处理方法,其特征在于,包括步骤:A1.获取用户在当前刺激源刺激下的脑电信号;A2.通过滑窗方式从滤波后的脑电信号中提取多个子信号;A3.识别各个所述子信号的刺激源,并统计识别结果不正确的累计次数;A4.若累计次数大于预设的第一阈值,则提醒所述用户集中注意力或调整相邻两次刺激之间的休息时间。2.根据权利要求1所述的SSVEP脑电信号处理方法,其特征在于,步骤A1之后,步骤A2之前还包括:对所述脑电信号进行滤波。3.根据权利要求1所述的SSVEP脑电信号处理方法,其特征在于,步骤A2包括:以预设的时间长度的窗口和预设的步长从前到后滑动,从滤波后的脑电信号中提取多个所述子信号。4.根据权利要求1所述的SSVEP脑电信号处理方法,其特征在于,步骤A3包括:计算各个所述子信号与各个刺激源对应的参考信号之间的相关系数;提取相关系数最大的参考信号对应的所述刺激源作为所述子信号的刺激源识别结果;若所述刺激源识别结果不是所述当前刺激源,则判断为所述识别结果不正确;统计不正确的识别结果的数量,得到识别结果不正确的累计次数。5.根据权利要求1所述的SSVEP脑电信号处理方法,其特征在于,步骤A4包括:若所述识别结果不正确的累计次数大于所述第一阈值且小于预设的第二阈值,则判断所述用户注意力不集中,并提醒所述用户集中注意力,所述第二阈值比所述第一阈值大;若所述识别结果不正确的累计次数大于或等于所述第二阈值,则判断所述休息时间过短,并调整所述休息时间。6.根据权利要求1所述的SSVEP脑电信号处理方法,其特征在于,步骤A4之后包括步骤:若所述识别结果不正确的累计次数的占比大于或等于预设的第三阈值,则舍弃所述脑电信号;若所述识别结果不正确的累计次数的占比小于所述第三阈值,则对干扰数据进行剔除,所述干扰数据是指所述脑电信号中存在干扰的信号片段。7.根据权利要求6所述的SSVEP脑电信号处理方法,其特...

【专利技术属性】
技术研发人员:牛兰宾剑雄康晓洋张立华
申请(专利权)人:季华实验室
类型:发明
国别省市:

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