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摘要：在基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 研究的频率识别各种方法中，任务相关成分分析 (TRCA) 引起了广泛关注，它提取用于对脑电图 (EEG) 信号进行分类的判别空间滤波器。与现有的 SSVEP 方法相比，基于 TRCA 的 SSVEP 方法具有更低的计算成本和更高的分类性能。尽管基于 TRCA 的 SSVEP 方法很实用，但在使用短窗口 EEG 信号的情况下，它仍然会受到频率识别率下降的影响。为了解决这个问题，我们在此提出了一种改进的 SSVEP 解码策略，该策略通过执行两步 TRCA 不受窗口长度影响。所提出的方法重用了与 TRCA 生成的目标频率相对应的空间滤波器。随后，所提出的方法通过关联单个模板和测试数据来强调目标频率的特征。为了评估所提方法的性能，我们使用了包含 35 名受试者的基准数据集，并确认与其他现有 SSVEP 方法相比，其性能显著提高。这些结果表明，该方法适合作为基于 SSVEP 的 BCI 应用的有效频率识别策略。
文章通过两步任务相关成分分析增强基于 SSVEP 的脑机接口
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