基于动态自适应策略的SSVEP快速目标选择方法
2018-05-14分类号：R318;TN911.7
【部门】中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室 白城兵器试验中心 天津大学精密仪器与光电子工程学院神经工程与康复实验室 天津大学医学工程与转化医学研究院天津神经工程国际联合研究中心 军事科学院国防科技创新研究院无人系统技术研究中心
【摘要】基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口(BCI)系统具有高速、大指令集等优点,其信息传输率(ITR)的进一步提升对系统走向实际应用具有重要意义。该文采用包含35名被试的公开数据集,使用任务相关成分分析的分类模型识别脑电图数据中的SSVEP成分,进而运用基于Bayes估计的动态自适应策略评估分类结果的置信度。实验结果表明:动态自适应策略所得到的平均ITR(230b/min)比传统的静态自适应策略(204b/min)提升了12.7%,基于Bayes的动态自适应策略可以进一步提升SSVEP-BCI的性能。
【关键词】脑-机接口 稳态视觉诱发电位 脑电图 动态自适应策略 任务相关成分分析
【基金】国家重点研发计划(2017YFB1300305);; 国家自然科学基金项目(81630051,81601565,61703407);; 载人航天第四批预先研究基金项目(030602);; 天津市科技重大专项与工程(16ZXHLSY00270,17ZXRGGX00020);; 国防科技重点实验室基金项目(6142222030301)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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