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论文标题    用于稳态视觉诱发电位脑-机接口目标识别的深度学习方法
作者    杜光景, 谢俊(通讯作者), 张玉彬, 曹国智, 薛涛, 徐光华
发表/完成日期    2019-11-01
期刊名称    西安交通大学学报
期卷   
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论文简介    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；随后采用降采样、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，该方法的平均离线信息传输率为94.17 b/min，平均识别准确率为93.3%，相比于无监督典型相关分析方法和有监督支持向量机分析方法，识别准确率分别提升了48.73%和41.21%。该方法具有较好目标识别效率及鲁棒性，有效的提高了基于稳态视觉诱发电位信号的脑-机接口的性能。
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