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[发明专利]一种用于SSVEP短时窗信号的精准目标识别方法-CN202310266775.2在审
发明人：徐光华;李辉;李泽瑾;韩丞丞;杜成航 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： A61B5/378 文献下载
摘要：一种用于SSVEP短时窗信号的精准目标识别方法，利用一个或多个刺激目标对应的SSVEP信号构建信号延拓模型DP‑MAFD‑SEM，通过信号延拓模型对SSVEP短信号进行信号延拓，增长SSVEP信号长度，然后利用基于信号延拓的典型相关性分析方法(SE‑CCA)完成特征频率的识别和分类；通过信号延拓增长SSVEP短时窗信号长度，以提高CCA等基于协方差矩阵估计方法识别的可靠性，实现更高的识别准确率；本发明为提高SSVEP短信号特别频率识别准确率提供了全新的角度和途径，实现了用较短的信号达到更高的识别准确率，有利于进一步提高SSVEP‑BCIs的信息传输率，促进高速SSVEP‑BCIs的发展，促进SSVEP‑BCIs
一种用于 ssvep 短时窗信号精准目标识别方法

[发明专利]动态背景下SSVEP脑机接口刺激调制与解码方法-CN202210800745.0在审
发明人：李甫;付博勋;李俊凯;李意;冯柏沄;蒋之铭;宋卓琛;赵一帆;冀有硕;李阳;陈远方;张利剑;石光明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态背景下SSVEP脑机接口刺激调制与解码方法，调制方法包括在动态背景多个预设位置上分别悬浮设置预设形状的SSVEP刺激块；利用预设的前景调制方法和/或背景调制方法改变各SSVEP刺激块与相应背景区域的对比度，利用采样正弦编码平滑改变刺激块的透明度使刺激块基于各自频率持续闪烁以刺激受试者产生SSVEP的EEG信号，能提高刺激块与背景区域对比度，避免淹没于背景中，便于受试者观看。解码方法对已采集的受试者的SSVEP的EEG信号进行预处理，利用预设的DBDN网络对其进行解码，得到该SSVEP的EEG信号对应的SSVEP刺激块的属性信息，能针对动态背景的SSVEP范式下提高解码精度
动态背景 ssvep 接口刺激调制解码方法

[发明专利]一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备-CN202310920580.5在审
发明人：高强;程美怡;李晓林;陈思;秦文静;孙磊;宋雨;刘俊杰 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： A61B5/378 文献下载
摘要：本发明提供了一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备，涉及SSVEP分析领域，该方法包括：获取多通道脑电信号，并对所述多通道脑电信号进行预处理，生成SSVEP信号；根据时间域特征提取模块提取所述SSVEP信号的时间域特征；根据频域特征提取模块提取所述SSVEP信号的频域特征；融合所述时间域特征以及所述频域特征，生成时频融合特征；将所述时频融合特征通过注意力机制模块，生成用一组特征权重表示的加权损失函数以及深层特征；基于所述加权损失函数，将所述深层特征输入至二分类器中，输出SSVEP分类结果；所述二分类器的数量与所述深层特征的维数相等。本发明能够提高SSVEP分类结果的正确率。
一种稳态视觉诱发电位分析方法系统设备

[发明专利]一种基于SSVEP阻断识别的命令生成方法-CN202211183831.8在审
发明人：张莉;袁霄阳;周爱诗 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SSVEP阻断识别的命令生成方法，属于脑‑机接口技术领域。该方法包括：S1：使用FBCCA构造相关特征，利用相关特征的变化来表征SSVEP阻断状态和SSVEP响应状态；S2：训练阈值：基于构造的相关特征，采用统一阈值法训练相关特征阈值；S3：测试阶段：进行频率识别和阻断识别，设置约束判别规则，寻找SSVEP阻断响应开始和结束时刻，进而计算阻断时长；S4：生成命令：通过组合识别到的刺激频率和阻断时长进行命令生成。本发明可以增加SSVEP脑‑机接口系统中命令数目。
一种基于 ssvep 阻断识别命令生成方法

[发明专利]一种基于SSVEP和EOG的异步混合式脑机接口系统-CN202210587868.0在审
发明人：孟建军;麦熙名;盛鑫军;朱向阳 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSVEP和EOG的异步混合式脑机接口系统，涉及人机交互技术领域，包括刺激模块、采集模块、SSVEP识别模块、眼跳活动识别模块、融合模块，其中，刺激模块用于显示SSVEP刺激；采集模块用于获取刺激模块刺激频闪所诱发的脑电图和眼电图；SSVEP识别模块使用典型相关分析的解码器进行识别，得出用户当前的SSVEP识别注视位置；眼跳活动识别模块通过基于EOG一次差分信号的动态阈值方法识别眼跳活动；融合模块采用基于贝叶斯概率的融合优化策略来判断用户当前的注视位置本发明在眼跳发生时，由眼电图识别到的眼跳活动对注视位置的概率进行优化，融合SSVEP的解码与眼跳解码结果，得到更为准确的概率分布，从而更准确地估计用户当前注视的位置。
一种基于 ssvep eog 异步混合式接口系统

[发明专利]基于SSVEP脑电电位的无线BCI输入系统-CN201510429097.2有效
发明人：杨春兰;聂英男;李琬;吴水才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2015-07-20 - 公布日： 2017-11-21 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：一种基于SSVEP脑电电位的无线BCI输入系统，包括SSVEP键盘和脑电头带。本发明所述的SSVEP键盘用于诱发使用者SSVEP脑电电位，包含按照特定频率闪烁的按键，标示键值的蒙板可以更换；所述的脑电头带包含脑电采集模块、脑电信号分析模块、蓝牙通信模块，分别用于采集使用者脑电信号、识别SSVEP电位从而判别使用者的输入意图、将键值通过蓝牙发送给与之配对的移动智能设备。所述的脑电头带为便携的穿戴式设备，配合SSVEP键盘可以实现对移动智能设备的无线控制。
基于 ssvep 电位无线 bci 输入系统

[发明专利]适用于SSVEP分类的零填充频域卷积神经网络方法-CN202111311799.2有效
发明人：郜东瑞;郑文银;王柯杰;曹文朋;严明靖;唐雪;张良钰;汪曼青;张永清 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： A61B5/378 文献下载
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。
适用于 ssvep 分类填充卷积神经网络方法

[发明专利]融合递归图与深度学习的多目标SSVEP意念控制法及应用-CN201810169303.4有效
发明人：高忠科;党伟东;曲志勇;杨宇轩;张俊 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种融合递归图与深度学习的多目标SSVEP意念控制法及应用，增加相位信息，设计多目标SSVEP脑电实验刺激界面；获取8个以上被试者中每一个被试者经n个刺激图片诱发的n种SSVEP脑电信号；得到8个以上被试者在不同刺激图片诱发下的脑电信号的递归图；为每一个递归图设定标签作为样本，构建数据集；搭建和优化深度卷积神经网络模型结构及参数，确定能够用于有效分类由不同刺激图片诱发的SSVEP脑电信号的递归图的深度卷积神经网络模型；将新的被试者SSVEP脑电信号经相空间重构后，以递归图形式输入优化后的深度卷积神经网络模型，实现多目标SSVEP脑电信号准确分类；生成意念控制指令，实现多目标意念控制。
融合递归深度学习多目标 ssvep 意念控制应用

[发明专利]基于卷积神经网络的SSVEP脑电信号分类方法-CN202210272742.4在审
发明人：王晓甜;陈世宇;李小俚;冯继凡;苗垟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的SSVEP脑电信号分类方法，其具体步骤包括：构建卷积神经网络，生成训练集，训练卷积神经网络，处理待分类的SSVEP脑电信号，输出SSVEP脑电信号的分类结果。使得本发明分类后的SSVEP脑电信号更加完整，提高了脑电信号分类的准确性和SSVEP脑电信号的普适性。
基于卷积神经网络 ssvep 电信号分类方法

[发明专利]一种基于AR的SSVEP-MI控制及康复训练轮椅-CN202310693246.0在审
发明人：杨帮华;付饶饶;马跃;曾慧 -专利权人：上海大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： A61G5/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于AR的SSVEP‑MI控制及康复训练轮椅，包括电动轮椅，还包括：脑电采集模块，用于实时采集SSVEP脑电信号和/或MI脑电信号；AR引导模块，用于显示以诱发SSVEP脑电信号和引导MI脑电信号的刺激引导界面；算法模块，用于获取所述SSVEP脑电信号和MI脑电信号，分别对所述SSVEP脑电信号和MI脑电信号进行识别，基于识别结果产生显示信息，并产生针对所述刺激引导界面的显示控制指令和/
一种基于 ar ssvep mi 控制康复训练轮椅

[发明专利]基于动态SSVEP范式的脑机接口系统实现方法及装置-CN202010877287.1有效
发明人：闫天翼;王凯;刘思宇;张德雨;陈端端;唐浩展;张弈诚;瑚耘慷;吴景龙 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开基于动态SSVEP范式的脑机接口系统实现方法及装置，所述实现方法包括：获取实时画面，得到待识别的环境信息；构建并训练物体追踪模型，将环境信息输入到物体追踪模型，得到环境信息中物体的实时位置信息；根据物体的位置信息，采用不同频率的SSVEP闪烁块分别对画面中不同的物体进行标记，并根据物体的实时位置信息对SSVEP闪烁块的坐标进行更新，得到叠加有SSVEP信息的画面并呈现给待测者，采集待测者的脑电信号序列本发明能够有效解决传统SSVEP范式控制不直观，用户交互感不高的问题，提高了脑机信号分类的准确率。
基于动态 ssvep 范式接口系统实现方法装置

[发明专利]一种基于SSVEP+MI脑机接口的脑卒中康复训练系统及方法-CN202110471569.6在审
发明人：杨帮华;邹文辉;张栋;李东泽;王照坤;顾叶萱;姚媛 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SSVEP+MI脑机接口的脑卒中康复训练系统及方法，本系统包括：电脑(1)、脑电帽(2)、机械臂(3)、AR眼镜(4)、电刺激反馈仪(5)、康复气动手(6)、SSVEP刺激界面(7)、SSVEP在线训练单元(8)、MI交互界面(9)、MI离线训练单元(10)、MI在线训练单元(11)。本方法包括：第一阶段康复训练采用SSVEP脑机接口结合AR和机械臂，通过FBCCA算法解码SSVEP‑EEG，能帮助患者表达意图和辅助生活，同时可训练患者的注意力及认知能力，为第二阶段的康复训练奠定基础
一种基于 ssvep mi 接口脑卒中康复训练系统方法

[发明专利]基于SSVEP和P300联合脑机接口方法及装置-CN201310354799.X有效
发明人：匡光涛;王索刚;郑旭媛;张娟;丁佳 -专利权人：天津医科大学
申请日： 2013-08-14 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及医疗器械领域技术领域，为提供一种新的联合脑-机接口范式，解决两种脑电信号同时被诱发的技术难题，并且在空间和频域上将两者分开，随后通过对SSVEP和P300信号特征分析以达到目标识别的目的。为达到上述目的，本发明采用的技术方案是，基于SSVEP和P300联合脑机接口方法，包括如下步骤：通过列固定频率闪烁诱发SSVEP，通过行颜色框架增强诱发P300；对采集的脑电信号SSVEP、P300进行一定的预处理；通过对采集得到的SSVEP脑电信号频率特征分析识别目标字符所在列；通过对脑电信号中P300特征分析，识别目标字符所在行。
基于 ssvep p300 联合接口方法装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法-CN202110349963.2有效
发明人：姜小明;赵德春;王添;田媛媛;向富贵 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的SSVEP分类方法，该方法包括：将多通道SSVEP脑电数据通过滤波器组把时域的脑电数据分割为多个分别对应SSVEP刺激频率基波及谐波成分的频带；对分割后的数据进行快速傅里叶变换得到其对应的频谱数据；利用多路卷积神经网络分别对各个频带内的脑电频谱数据进行特征提取、学习和归类，最后进行分类；本发明利用SSVEP脑电信号中刺激目标所诱发的脑电电位存在着基波和各个谐波成分存在着互相关性的先验知识，使用时域滤波和快速傅里叶变换对脑电信号进行预处理提取出SSVEP信号的各个谐波成分并通过卷积神经网络来进行特征提取和分类，从而获得更高的分类准确率。
一种基于卷积神经网络 ssvep 分类方法

[发明专利]一种面向SSVEP脑机接口的多通道脑电信号建模方法-CN202211433424.8有效
发明人：李鸿岐;付沛荣 -专利权人：西北工业大学太仓长三角研究院;西北工业大学
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本申请公开了一种面向SSVEP脑机接口的多通道脑电信号建模方法，步骤包括：确定被测者的SSVEP信号频率范围和信号数；基于信号数，建立基本神经元群模型，用于产生频率范围的多种节律窄带信号；基于具有多种节律窄带信号的频率范围，确定多动态神经元群模型，用于调制出适合被测者的单通道SSVEP频率信号；基于多动态神经元群模型和单通道SSVEP频率信号构建多通道多动态神经元群模型，用于设定耦合系数矩阵，进而通过调整不同基本神经元群之间的耦合系数本申请从模型的角度生成应用在脑控智能器械中的面向SSVEP脑机接口的多通道脑电信号，解决现有技术成本高昂的问题。
一种面向 ssvep 接口通道电信号建模方法

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