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针对稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号存在个体差异性强、信噪比低等特点而导致其识别困难等问题,提出一种用于SSVEP信号分类识别的深度学习方法。该方法以原始多通道SSVEP信号为输入,利用SSVEP信号的时空特性,首先使用一维时间卷积核对输入信号的时域进行卷积操作;然后使用一维空间卷积核进行空域卷积,对多通道信息进行融合;最后采用降采样、多尺度卷积、全连接等操作完成SSVEP信号的分类识别。实验结果表明:利用该方法在较短时间的视觉刺激下即可实现对被试者SSVEP信号的有效识别;在1 s刺激时长时,该方