【摘 要】
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基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSVEP-BCI的核心问题。采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与任务相关成分分析(task-related componen
【机 构】
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北京信息科技大学自动化学院,高端装备智能感知与控制北京市国际科技合作基地
【基金项目】
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促进高校内涵发展-应急攻关项目(5212010976),2019科技部高端专家引进项目(G20190201031),北京信息科技大学2019年教改重点资助项目(2019JGZD02),2019年北京高等教育本科教学改革创新项目(5112010813),北京信息科技大学促进高校内涵发展科研平台师资补充经费(5112011144)。
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基于稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)的脑-机接口(brain computer interface,BCI)系统具有分类准确率高、用户不用长时间训练等优点而广受关注。如何高效地对SSVEP信号频率识别而实现更好的分类效果是SSVEP-BCI的核心问题。采用滤波器组典型相关分析(filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)与任务相关成分分析(task-related componen
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