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一种基于时、频和时频域分析和深度学习的SSVEP的识别方法
- 专利权人:
- 燧人(上海)医疗科技有限公司
- 发明人:
- 陈宝娜
- 申请号：
- CN202210183821.8
- 公开号：
- CN115581467A
- 申请日:
- 2022.02.28
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于时、频和时频域分析和深度学习的SSVEP的识别方法，属于脑指令识别技术领域，该基于时、频和时频域分析和深度学习的SSVEP的识别方法，包括：分别对采集到的原始的EEG信号进行滤波、频谱分析、时频分析，以获取对应的时域信息、频谱信息、时频谱图，基于卷积神经网络算法CNN针对所述EEG信号的时域、频域、时频域分别构建深度模型一、二和三，以挖掘所述EEG信号分类相关的特征，对EEG特征进行融合，然后对SSVEP进行识别并分类。通过综合利用EEG信号的时域、频域、时频域特征，能够更加准确和全面的反映出EEG信号，为准确识别EEG信号提供依据，以卷积神经网络作为基础，构建深度网络模型，大大提高了SSVEP算法的抗干扰能力和识别准确率。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
