%0 Journal Article
%T 基于二维集合经验模式分解的稳态视觉诱发电位目标检测研究
%A 文念
%A 杨俊宇
%A 黄丽亚
%J -
%D 2015
%R doi:10.7507/1001-5515.20150093
%X 稳态视觉诱发电位(SSVEP)是由持续的视觉刺激而诱发的节律性脑电信号。SSVEP频率由固定的视觉刺激频率及其谐波频率组成。二维集合经验模式分解(2D-EEMD)是经典的经验模式分解算法的改进算法, 将分解拓展到二维方向上。本文首创性地将2D-EEMD应用于SSVEP。分解得到的本征模式函数(IMF)的二维图像可清晰地观测到SSVEP频率。经过噪声和伪迹滤除的SSVEP主要有效IMF成分投影到头图上, 可以反映大脑对视觉刺激的时变趋势, 以及大脑不同区域的反应程度, 结果显示枕叶区对于视觉刺激的反应最为强烈。最后本文用短时傅里叶变换(STFT)对2D-EEMD的重构信号进行SSVEP频率提取, 其识别准确率提高了16%
%K 脑机接口
%K 视觉稳态诱发电位
%K 二维集合经验模式分解
%K 本征模式函数
%K 短时傅里叶变换
%K 准确率
%U http://www.biomedeng.cn:80/article/10.7507/1001-5515.20150093