[发明专利]一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法

权利要求书

1.一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)多通道数据采集：对被试者进行多通道EEG信号采集；多通道EEG信号经过放大、滤波与数模转化处理；

2)信号预处理：

2.1)多通道信号降维：采用共平均参考算法来降低多信道信号的维度；

2.2)低通滤波处理：用巴特沃斯滤波器滤除低频噪声；

3)FHN随机共振参数初始化及模型处理：设置计算参数，包括模型参数ε以及需要识别的最大峰值阶次N；

将预处理后带有噪声干扰的SSVEP信号送入到相应的模型进行FHN随机共振处理，再通过快速傅里叶变换计算噪声增强的SSVEP的频谱图以识别目标频率；

4)峰值频率识别：从步骤3)中获得的输出信号的频谱图中，分别提取第N阶主峰对应的特征频率；

5)率匹配检测：将识别频率与所有刺激频率进行匹配，如果匹配成功，则目标频率被有效识别；如果匹配失败，则检测当前识别的阶次是否大于设定的最大阶次；如果终止条件满足，则检测结束，表明目标频率标识失败；否则，计算返回到步骤4)。

2.根据权利要求1所述的一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法，其特征在于：所述的步骤1)多通道EEG信号采集中采集电极按照10/20电极分布标准设置，参考电极(Ref)位于大脑前额(FPz)，接地电极(GND)位于单侧左耳垂(A1)，用OZ、O1、O2、POZ、PO3、PO4、PO5、PO6八个通道来记录脑电信号，各导联的采样频率为250Hz。

3.根据权利要求2所述的一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法，其特征在于：所述的步骤2.1)中以OZ通道为基准通道，选取PO5、PO3、PO6、O2四个通道平均值作为共同平均的参考通道。

4.根据权利要求1所述的一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法，其特征在于：所述的步骤2.2)中通带纹波设置为1，阻带纹波设置为10。

5.根据权利要求1所述的一种基于FHN随机共振的SSVEP特征频率提取方法，其特征在于：所述的步骤3)中FHN随机共振模型的数学表达式为：

式中：v(t)——细胞膜电压，是一个快变量；w(t)——膜内离子浓度，是一个慢变量；ε——时间参数常量，决定了神经元点火的速率，此处取值为0.04；b——参数常量，值为0.15；n(t)——高斯白噪声，均值为零且自相关函数满足n(t)n(s)＝2Dδ(t-s)；.——求整体均值；s(t)——输入的非周期激励信号，该微分方程组求解时采用四阶Runge—Kuta方法；

当a＝0.5时，令v(t)＝v(t)′+1/2，w(t)＝w(t)′-b+1/2，A＝A′-b+1/2，FHN随机共振模型被简化为以下形式：

式中：——阈值电压；B——信号幅值到阈值电压的距离；

令A_T-B＝0，则只需要设置和调整模型参数ε和需要识别的最大峰值阶次N。