脑电图ssvep信号分析

资 源 简 介

脑电图ssvep信号分析

详 情 说 明

SSVEP信号分析与典型相关分析

SSVEP（稳态视觉诱发电位）是一种由特定频率闪烁的视觉刺激诱发的大脑电活动信号，广泛应用于脑机接口等领域。其特点是信号频率与刺激频率高度相关。

典型相关分析（CCA）的应用 CCA用于衡量两组多维变量之间的线性相关性。在SSVEP信号分析中，CCA常被用来比较实际脑电信号和参考模板信号的相似性，从而识别目标刺激频率。具体步骤包括： 构建参考信号：生成与刺激频率及其谐波对应的正弦-余弦模板。 计算相关性：对脑电信号和参考信号进行CCA，提取最大相关系数作为特征。 分类决策：选择相关系数最高的频率作为被试者注视的目标。

优势与扩展 相比傅里叶变换等传统方法，CCA能有效抑制噪声干扰，尤其适用于多通道脑电数据。改进方法如多变量同步指数（MSI）或结合滤波器组可进一步提升分类性能。