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公开(公告)号：CN117453044A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311420292.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06N20/10 , A61B5/369 , A61B5/378
Abstract: 基于1/f噪声增强的稳态运动视觉诱发电位脑机接口方法，先在使用者头部安放电极，然后将视觉运动刺激单元通过计算机屏幕呈现在使用者面前，以功率谱密度为1/f的二维噪声点掩蔽运动刺激单元，噪声点更新频率同步于屏幕刷新率，噪声强度以高斯分布标准差表征，形成视觉运动刺激单元后，使用者注视视觉运动刺激单元中的任意一个，计算机同步采集刺激开始与结束标志位，并通过测量电极采集脑电信号，使用SVM模型进行分类，计算机通过屏幕指示出使用者所注视的目标，实现对使用者的视觉反馈；本发明能更好地复原和增强头皮脑电信号的强度，提升脑机接口技术的实用化水平。
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公开(公告)号：CN113408444B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110705855.4
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于CNN‑SVM的事件相关电位信号分类方法，首先将采集到的脑电信号经过带通滤波器进行带通滤波；然后将脑电信号做成带标签的数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；再将训练集输入设计好的卷积神经网络模型进行训练，同时使用验证集进行网络最优参数选择；之后将训练集、验证集、测试集输入训练好的卷积神经网络，输出网络的降采样层特征，训练集和验证集对应的特征为训练特征，测试集对应的特征为测试特征；用训练特征来完成支持向量机模型训练，用训练好的支持向量机模型对测试特征进行分类，即可得到事件相关电位信号的识别结果；本发明实现事件相关电位信号的精确识别，提高了脑‑机接口系统的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113608612A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110837782.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种视听觉联合的混合脑机接口方法，先在使用者头部安放电极，带上左右耳不同刺激频率的耳机，然后将视觉运动刺激单元通过计算机屏幕呈现在使用者面前，同时播放调幅声波听觉刺激，形成视觉刺激和听觉刺激后，使用者集中注意力于目标视觉刺激和目标听觉通道，测得的脑电信号送往计算机，经过滤波和加权平均预处理后，送入典型相关分析算法进行在线辨识，得到视觉刺激和听觉刺激辨识结果，反馈到计算机屏幕上呈现给使用者；本发明同时采用视觉和听觉刺激，从两个维度实现脑电信号的获取，提高了脑机接口应用的稳定性和鲁棒性，为提高脑机接口信息维度开辟了新思路。
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公开(公告)号：CN118838501A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410983792.2
申请日：2024-07-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/378 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/2134 , G06F18/214
Abstract: 一种基于瞬态与稳态视觉诱发电位的混合脑机接口构建方法，先在使用者头部安放电极，测得的脑电信号经放大和模数转换后送往计算机；然后向使用者呈现SSVEP范式与RSVP范式耦合后的耦合范式；耦合范式由多个范式单元组成，将不同的稳态闪烁频率和瞬态的目标刺激出现时间进行排列组合，实现对屏幕上所有范式单元的标记；计算机同步采集刺激开始与结束标志位，并通过测量电极采集脑电信号，对脑电信号作滤波和陷波处理，对脑电信号作独立成分分析处理，消除眼电伪迹的影响；最后根据处理后的脑电信号数据特征，提取得到SSVEP信号特征与RSVP范式诱发的ERP信号特征，通过识别算法确定使用者所关注的目标；本发明实现了混合BCI的多目标任务识别，提高了系统性能。
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公开(公告)号：CN113608612B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110837782.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种视听觉联合的混合脑机接口方法，先在使用者头部安放电极，带上左右耳不同刺激频率的耳机，然后将视觉运动刺激单元通过计算机屏幕呈现在使用者面前，同时播放调幅声波听觉刺激，形成视觉刺激和听觉刺激后，使用者集中注意力于目标视觉刺激和目标听觉通道，测得的脑电信号送往计算机，经过滤波和加权平均预处理后，送入典型相关分析算法进行在线辨识，得到视觉刺激和听觉刺激辨识结果，反馈到计算机屏幕上呈现给使用者；本发明同时采用视觉和听觉刺激，从两个维度实现脑电信号的获取，提高了脑机接口应用的稳定性和鲁棒性，为提高脑机接口信息维度开辟了新思路。
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公开(公告)号：CN117653143A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311752420.0
申请日：2023-12-19
Applicant: 西安交通大学 , 北京市遥感信息研究所
Abstract: 一种基于视觉运动线索辅助增强稳态听觉运动电位脑电信号诱发的方法，先在被试头部安放电极，测得的脑电信号送往计算机；再将周期性间歇视觉和听觉运动刺激呈现于被试；最后被试注意和感知运动刺激目标，计算机同步采集刺激开始与结束标志位，并通过测试电极采集脑电信号，对脑电信号进行时域和频域分析；本发明能够通过周期性间歇声源运动刺激来诱发一种新的稳态响应，即稳态听觉运动响应，为当前研究人类大脑听觉运动感知机理和稳态听觉响应提供了创新思路；此外通过周期节律性视觉线索来增强听觉运动刺激的注意力水平，并且基于视听运动整合效应增强了被试的运动神经激活效应。
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公开(公告)号：CN113408444A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110705855.4
申请日：2021-06-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种基于CNN‑SVM的事件相关电位信号分类方法，首先将采集到的脑电信号经过带通滤波器进行带通滤波；然后将脑电信号做成带标签的数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；再将训练集输入设计好的卷积神经网络模型进行训练，同时使用验证集进行网络最优参数选择；之后将训练集、验证集、测试集输入训练好的卷积神经网络，输出网络的降采样层特征，训练集和验证集对应的特征为训练特征，测试集对应的特征为测试特征；用训练特征来完成支持向量机模型训练，用训练好的支持向量机模型对测试特征进行分类，即可得到事件相关电位信号的识别结果；本发明实现事件相关电位信号的精确识别，提高了脑‑机接口系统的实用价值。
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