【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑机接口领域，具体而言，涉及一种信号识别方法、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着脑机接口(brain-computer interface，简称bci)技术的快速发展，稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential，简称ssvep)作为一种非侵入性的bci范式，因其较高的信息传输速率和较好的用户体验而受到了广泛关注。ssvep是当人眼受到不同频率的闪烁刺激时，大脑皮层会相应产生同步的周期性脑电活动，这种脑电活动可以通过脑电帽等非侵入性设备采集，进而通过信号处理和模式识别技术进行解码，实现人的意图传输或控制外部设备。
2、然而，由于大脑活动的复杂性和个体差异，目前的ssvep信号处理方法对于ssvep信号质量的提升较为有限，导致对于ssvep信号进行识别和分类的准确性较低。
3、针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种信号识别方法、电子设备...
【技术保护点】
1.一种信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述原始脑电信号的频率特性对所述原始脑电信号进行预处理，得到目标脑电信号，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述缩放脑电信号进行基线漂移校正，得到校正脑电信号，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标校正方式对所述缩放脑电信号进行校正，得到所述校正脑电信号，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述频率特性对...
【技术特征摘要】
1.一种信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述原始脑电信号的频率特性对所述原始脑电信号进行预处理，得到目标脑电信号，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述缩放脑电信号进行基线漂移校正，得到校正脑电信号，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标校正方式对所述缩放脑电信号进行校正，得到所述校正脑电信号，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述频率特性对所述校正脑电信号进行滤波处理，得到滤波脑电信号，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述滤波脑电信号进行窗口截断，得到所述目...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨玉超，蔡磊，陶耀宇，李琳，单欣，宋本申，邱家康，张帅，张紫钺，
申请(专利权)人：北京芯智达神经技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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