FBCCA是处理SSVEP信号重要分类识别算法

资 源 简 介

FBCCA是处理SSVEP信号重要分类识别算法

详 情 说 明

FBCCA（Filter Bank Canonical Correlation Analysis）是一种专门用于处理稳态视觉诱发电位（SSVEP）信号的重要分类识别算法。该算法在脑机接口领域具有广泛应用，主要用于从脑电信号中准确识别被试者注视的视觉刺激频率。

FBCCA的核心思想是通过构建多级滤波器组来分解原始EEG信号，然后在每个子带进行典型相关分析（CCA）。这种分层处理方式能够有效提取SSVEP信号中不同频段的特征信息，相比传统的CCA方法显著提高了分类准确率。

算法实现主要包括三个关键步骤：首先是设计覆盖SSVEP特征频带的滤波器组，接着对每个频带信号分别计算与参考信号的典型相关系数，最后通过加权融合各子带的识别结果做出最终分类决策。这种处理方式特别适合SSVEP信号谐波成分丰富的特性。