摘要：文中设计了一种基于SSVEP的脑控小车分级速度和方向控制的系统,存在向左、向右、向后、向前（一级、二级、三级）6个脑控命令.在刺激范式、刺激时间、空间布局三方面进行 了优化,实验表明扩大刺激目标间距、加强刺激时间能够提高目标识别准确率.在脑电解码方 面,采用 HHT （Hi l） ert一Huang Transform）和 CCA （Canonical Correlation Analysis）对比方式,10 名被试参与此次研究,结果表明HHT解码方式比CCA在准确度方面提高了 6. 5 9 % ;在特征分类 方面,采用支持向量机（ Support vector machine, SVM）形式.该方向和分级速度控制系统实现 了小车在速度和方向上的灵活控制,优化方法提高脑了控小车的准确度与实时性.实验结果显 示在选取范式3,刺激时间3s 的条件下,1 0名被试平均识别准确率高达92. 50%.文中理论可望 为脑控设备走出实验室打下坚实基础.

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