稳态视觉诱发电位提取和分类技术的研究

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该文利用信号滤波、功率谱密度估计和独立分量分析等技术从脑电信号中提取稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potentials,简称SSVEP),并利用BP网络对各种不同频率的SSVEP进行分类,取得了令人满意的结果.正文第一章简要介绍了BCI的概念,功能结构及发展近况.第二章介绍了基于数字滤波器(Digital Filter,简称DF)和功率谱密度(PowerSpectral Density,简称PSD)估计的SSVEP提取技术.并以IIR类数字滤波器中的巴特沃兹滤波器为例图示了利用带通滤波器设计方案获得高质量窄带滤波的效果.第三章介绍了基于独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)和PSD估计相结合的SSVEP提取方法.ICA是一种盲信源统计信号处理技术.其处理对象是一组相互统计独立,且具有非高斯分布的信号源经线性组合生成的混合信号.处理目标是将那些相互统计独立的信号源从混合信号中分离出来.第四章介绍了基于BP网络的SSVEP分类技术.BP网络是一种多层网络,一般由输入层、隐层和输出层组成,采用S型函数作为传递函数.在实际应用中,它通过输入矢量和相应的输出矢量共同训练网络逼近S型函数使算法收敛.
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