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【脑电信号】脑电信号EEG SSVEP目标识别【含GUI Matlab源码 3391期】
2024-12-25 13:46

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1 SSVEP信号
SSVEP是指当受到一个固定频率的视觉刺激的时候,人的大脑视觉皮层会产生一个连续的与刺激频率有关(刺激频率的基频或倍频处)的响应。

研究者认为大脑里分布的各种神经网络都有其固有的谐振频率,在正常状态下,这些神经网络都是互不同步的,也是杂乱无章,没有规律的,此时的脑电信号是自发脑电。当施加一个恒定频率的外界视觉刺激时,与刺激频率或谐波频率相一致的神经网络就会产生谐振,导致大脑的电位活动在刺激频率或谐波频率处出现明显变化,由此产生了SSVEP 信号。

大脑皮层可粗略地看作由额叶(Frontal lobe)、顶叶(Parietal lobe)、枕叶(Occipital lobe)、颞叶(Temporal lobe)四个组成部分构成。其中额叶部分负责运动和理解、顶叶部分负责触觉与空间的空间感知、而枕叶部分负责视觉、颞叶部分负责听力与语言。因此,基于SSVEP的BCI系统就是通过检测枕叶视觉区的的EEG信号来判断大脑的思维活动的。

SSVEP信号可以可靠地应用于脑-机接口系统(BCIs)。相对于给予其他信号(例如P300、运动想象)的BCIs而言,基于SSVEP信号的BCIs通常具有更高的信息传输率,系统和实验设计更加简便,而且需要的训练次数也比较少。

2 应用于SSVEP信号的CCA算法
目前已经有不少科研小组设计出了具有高传输速率(ITR)的SSVEPBCIs,而其中用于对SSVEP信号处理分析的方法之一,即为本文所要介绍的典型相关性分析(Canonical Correlation Anaylsis,CCA)算法。

function varargout = eeg(varargin)
% EEG MATLAB code for eeg.fig
% EEG, by itself, creates a new EEG or raises the existing
% singleton*.
%
% H = EEG returns the handle to a new EEG or the handle to
% the existing singleton*.
%
% EEG(‘CALLBACK’,hObject,eventData,handles,…) calls the local
% function named CALLBACK in EEG.M with the given input arguments.
%
% EEG(‘Property’,‘Value’,…) creates a new EEG or raises the
% existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are
% applied to the GUI before eeg_OpeningFcn gets called. An
% unrecognized property name or invalid value makes property application
% stop. All inputs are passed to eeg_OpeningFcn via varargin.
%
% *See GUI Options on GUIDE’s Tools menu. Choose “GUI allows only one
% instance to run (singleton)”.
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help eeg

% Last Modified by GUIDE v2.5 23-Dec-2022 22:32:36

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct(‘gui_Name’, mfilename, …
‘gui_Singleton’, gui_Singleton, …
‘gui_OpeningFcn’, @eeg_OpeningFcn, …
‘gui_OutputFcn’, @eeg_OutputFcn, …
‘gui_LayoutFcn’, [] , …
‘gui_Callback’, []);
if nargin && ischar(varargin{1})
gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT

% — Executes just before eeg is made visible.
function eeg_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin command line arguments to eeg (see VARARGIN)

% Choose default command line output for eeg
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes eeg wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);

% — Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = eeg_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)
% varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject handle to figure
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;

function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,‘String’) returns contents of edit1 as text
% str2double(get(hObject,‘String’)) returns contents of edit1 as a double

% — Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles empty - handles not created until after all CreateFcns called

% Hint: edit controls usually have a white background on Windows.
% See ISPC and COMPUTER.
if ispc && isequal(get(hObject,‘BackgroundColor’), get(0,‘defaultUicontrolBackgroundColor’))
set(hObject,‘BackgroundColor’,‘white’);
end

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]徐洁.基于小波分析的脉搏波信号处理[J].电子设计工程. 2013,21(11)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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