一种脑机接口的相关性分析方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术公开了一种脑机接口的相关性分析方法、系统及电子设备，涉及脑电信号技术领域。方法包括获取目标脑电信号和参考脑电信号。将目标脑电信号和参考脑电信号均输入到深度相关性分析神经网络中，得到目标脑电信号和参考脑电信号的相关性类别。深度相关性分析神经网络是利用多个历史脑电信号对初始深度相关性分析神经网络进行训练后得到的。本发明专利技术通过构建和训练深度相关性分析神经网络，能够提高脑机接口的相关性分析和目标特征识别精度。机接口的相关性分析和目标特征识别精度。机接口的相关性分析和目标特征识别精度。

【技术实现步骤摘要】
一种脑机接口的相关性分析方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及脑电信号
，特别是涉及一种脑机接口的相关性分析方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]脑机接口在人脑和计算机之间建立了一个直接的通信通道，将大脑信号转换为外部命令。稳态视觉诱发电位(Steady
‑
state visual evoked potentials，SSVEP)具有相对较高的信噪比，在脑电信号(Electroencephalography，EEG)中使用稳态视觉诱发电位(Steady
‑
state visual evoked potentials，SSVEP)成为脑机接口拼写器的研究的重点。
[0003]传统目标特征识别方法是典型相关分析(Canonical Correlation Analysis，CCA)，该方法测量SSVEP信号(产生该最大值的最佳信道组合)和感兴趣的闪烁频率的参考(产生该最小值的最佳谐波组合)之间的最大相关性。但传统CCA并不能满足当前工业界需要，因此出现许多CCA变形(Conv...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑机接口的相关性分析方法，其特征在于，包括：获取目标脑电信号和参考脑电信号；将所述目标脑电信号和所述参考脑电信号均输入到深度相关性分析神经网络中，得到目标脑电信号和参考脑电信号的相关性类别；所述深度相关性分析神经网络是利用多个历史脑电信号对初始深度相关性分析神经网络进行训练后得到的。2.根据权利要求1所述的脑机接口的相关性分析方法，其特征在于，所述初始深度相关性分析神经网络包括目标深度神经网络、参考深度神经网络、dense层与Softmax层；所述目标深度神经网络的输出端与所述dense层的第一输入端连接；所述参考深度神经网络的输出端与所述dense层的第二输入端连接；所述dense层的输出端与所述Softmax层的输入端连接。3.根据权利要求2所述的脑机接口的相关性分析方法，其特征在于，所述目标深度神经网络包括依次连接的输入层、通道组合卷积核、第一时域信息提取卷积核和第二时域信息提取卷积核；所述通道组合卷积核的尺寸为1
×
50
×
120；所述第一时域信息提取卷积核的尺寸为1
×
25
×
120；所述第二时域信息提取卷积核的尺寸为1
×1×
120。4.根据权利要求3所述的脑机接口的相关性分析方法，其特征在于，所述参考深度神经网络包括依次连接的输入层、频带组合卷积核、通道组合卷积核、第一时域信息提取卷积核和第二时域信息提取卷积核。5.根据权利要求2所述的脑机接口的相关性分析方法，其特征在于，将所述目标脑电信号和所述参考脑电信号均输入到深度相关性分析神经网络中，得到目标脑电信号和参考脑电信号的相关性类别...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋雨，白忠立，李晓林，陈思，秦文静，印寿根，高强，刘俊杰，
申请(专利权)人：天津理工大学，
类型：发明
国别省市：