公开(公告)号：CN110141211B

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201910511474.5

申请日：2019-06-13

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王刚 ,  颜浓 ,  李金铭 ,  闫相国 ,  张克旭 ,  王畅 ,  陈婷

IPC: A61B5/04 ,  A61B5/0484 ,  A61B5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于经验模态分解的稳态视觉诱发电位的分类方法，首先将采集到的多导稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行多元经验模态分解后，分解为不同频段范围上的若干子信号；然后根据已知分类标签信号的子信号与模板信号间的相关系数，计算子信号所对应的分类适确性指数；而后计算出未知标签信号中子信号与模板信号间的相关系数，通过将分类适确性指数作为子信号相关系数的选择权重，重构原信号与模板信号的相关系数；最后根据原信号与模板信号的重构相关系数对稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行分类；本发明在提高稳态视觉诱发电位(SSVEP)信噪比的基础上，实现了对于稳态视觉诱发电位(SSVEP)较高的分类正确率。

公开(公告)号：CN110141211A

公开(公告)日：2019-08-20

申请号：CN201910511474.5

申请日：2019-06-13

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王刚 ,  颜浓 ,  李金铭 ,  闫相国 ,  张克旭 ,  王畅 ,  陈婷

IPC: A61B5/04 ,  A61B5/0484 ,  A61B5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 一种基于经验模态分解的稳态视觉诱发电位的分类方法，首先将采集到的多导稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行多元经验模态分解后，分解为不同频段范围上的若干子信号；然后根据已知分类标签信号的子信号与模板信号间的相关系数，计算子信号所对应的分类适确性指数；而后计算出未知标签信号中子信号与模板信号间的相关系数，通过将分类适确性指数作为子信号相关系数的选择权重，重构原信号与模板信号的相关系数；最后根据原信号与模板信号的重构相关系数对稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行分类；本发明在提高稳态视觉诱发电位(SSVEP)信噪比的基础上，实现了对于稳态视觉诱发电位(SSVEP)较高的分类正确率。