适用于SSVEP分类的零填充频域卷积神经网络方法

摘要

本发明公开一种适用于SSVEP分类的零填充频域卷积神经网络方法，应用于脑电信号处理领域，针对现有技术对SSVEP和SSVEP子类的SSMVEP脑电信号的分类准确率和信息传输速率较低的问题；本发明首先使用脑电采集设备采集人体大脑枕部九个电极的SSVEP脑电信号；其次对脑电信号进行预处理；之后在时域对预处理后的脑电信号进行补零填充，提取九个通道的SSVEP信号的功率谱密度中感兴趣的基频频带和二次谐波频带组合成一个特征矩阵；最后将该特征矩阵作为CNN深度学习模型的输入，使用非线性变换对不同类别的SSVEP信号进行识别；采用本发明的方法能获得较高的分类准确率。