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目录
背景简介
1. 最小能量组合（MEC）和最大对比组合（MCC）
2. 典型相关分析（CCA）
3. 滤波器组CCA（FBCCA）
4. 二进制子带CCA（BsCCA）
5. 融合CCA（FoCCA）
6. 在线自适应CCA（OACCA）
7. 空间谱CCA（SS-CCA）
8. 空间编码滤波器组CCA（SCFBCCA）
9. 信号扩展CCA（SE-CCA）
10. 多变量同步指数（MSI）
总结
参考文献
背景简介
脑机接口（BCI）技术作为人机交互的前沿技术，为身体障碍者提供了与外部环境互动的有效手段。BCI通过分析大脑皮层的电活动，帮助用户与外部设备进行通信。脑电图（EEG）作为最常见的非侵入式大脑活动监测方法，因其高时间分辨率、非侵入性、便携性和经济性，成为脑机接口研究中的重要手段。SSVEP（稳态视觉诱发电位）作为一种典型的诱发电位信号，由视觉刺激引起，具有高信噪比和信息传输速率（ITR），因此在BCI系统中得到了广泛应用。
以下列举一些SSVEP 信号特征提取技术的术语，进行简要说明：
1. 最小能量组合（MEC）和最大对比组合（MCC）
这两种方法常用于多通道EEG信号的频率检测，特别适用于没有用户训练数据的实时应用。MEC通过最小化噪声频率的影响来增强目标刺激的信号功率估计，而MCC则通过计算加权矩阵来优化刺激频率的能量。两者都利用空间滤波技术来提升SSVEP信号的检测准确性。
2. 典型相关分析（CCA）
典型相关分析（CCA）是SSVEP频率识别中广泛使用的方法。CCA通过计算多通道EEG信号与参考信号之间的相关性，最大化其线性组合，从而提取频率特征。CCA方法能够有效提升频率识别的准确性，特别是在多通道信号的处理上表现出色。
3. 滤波器组CCA（FBCCA）
FBCCA是一种改进的CCA方法，它将EEG信号分为多个频带，并对每个频带单独应用CCA，从而有效利用SSVEP的谐波成分。通过这种方式，FBCCA在提升频率识别准确性和信息传输速率方面表现出色，特别适用于多频刺激的情况。
4. 二进制子带CCA（BsCCA）
BsCCA方法通过从多通道SSVEP信号中提取两个子带，分别处理目标频率和高阶频率成分。每个子带单独应用CCA，有助于提高高频SSVEP信号的识别能力。这种方法能够有效减少低频噪声的干扰，从而提高信号的识别准确性。
5. 融合CCA（FoCCA）
FoCCA方法通过融合来自多个通道的CCA相关系数，进一步提高SSVEP信号的识别准确性。通过非线性加权处理这些相关系数，FoCCA能够整合来自多个通道的信息，减少噪声影响，提升频率检测的鲁棒性。
6. 在线自适应CCA（OACCA）
OACCA方法结合了CCA和在线自适应空间滤波技术，能够在没有标签数据的情况下实时学习，适用于动态频率的SSVEP信号识别。该方法通过计算每次试验的空间滤波器，并与参考信号进行比对，从而实现频率检测。
7. 空间谱CCA（SS-CCA）
SS-CCA将空间域和频率域的信息结合起来，通过优化空间和频率信息来提取SSVEP信号特征。该方法引入了时间延迟嵌入，增强了经典CCA在空间优化方面的效果，从而提高了频率识别的准确性。
8. 空间编码滤波器组CCA（SCFBCCA）
SCFBCCA方法应用于空间编码SSVEP-BCI，通过将EEG信号分为多个频带并对每个频带应用FBCCA，从而增强了频率识别的效果。该方法优化了空间编码SSVEP的性能，特别适用于复杂的空间编码任务。
9. 信号扩展CCA（SE-CCA）
SE-CCA方法通过扩展多通道SSVEP信号来提高频率检测的准确性。该方法首先通过多通道自适应傅里叶分解（MAFD）延伸信号，然后应用CCA进行频率检测。SE-CCA在短时间窗口下表现出较高的分类准确性，适合实时BCI应用。
10. 多变量同步指数（MSI）
MSI方法通过计算EEG信号与参考信号之间的同步性来识别SSVEP频率。MSI通过构建相关矩阵来分析信号之间的同步性，从而确定目标频率。该方法适用于多通道EEG数据，并能有效减少噪声的影响，但需要进一步改进以提高其对谐波成分的捕捉能力。
总结
SSVEP信号特征提取方法对于提高BCI系统的准确性和实用性至关重要。虽然校准免费方法能够快速响应，但通常精度较低；而校准基于方法和深度学习方法则提供了更高的准确性，但需要较长的训练时间。随着深度学习和自适应算法的不断发展，SSVEP-BCI系统有望在未来实现更加高效和可靠的应用。
参考文献：
A. Besharat, N. Samadzadehaghdam and R. Afghan, "A Comparative Review of Detection Methods in SSVEP-Based Brain-Computer Interfaces," in IEEE Access, vol. 12, pp. 181232-181270, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3509275. keywords: {Electroencephalography;Feature extraction;Accuracy;Visualization;Training;Electrodes;Reviews;Motors;Steady-state;Filtering;Electroencephalogram;brain-computer interface;steady state visual evoked potential;canonical correlation analysis;calibration;review},