采用最小二乘转换的在线SSVEP字符输入系统设计与实现

针对SSVEP-BCI系统信息传输率高、鲁棒性强,当前基于有训练分类算法的SSVEP-BCI系统需要较长时间采集训练数据,而基于无训练算法的系统难以满足实时性要求的问题,提出只需少量训练数据的高效在线字符输入系统,实现了快速准确的字符输入。该方法利用最小二乘转换技术进行跨被试迁移学习,并使用FoMSFA和多频率学习技术进行频率识别。使用者仅需进行2组训练数据采集,即可在1.96 s内实现单字符快速准确地在线输入。对15名受试者执行有提示字符输入,平均准确率和信息传输率分别为79.3%和161.9 bit/min;10名受试者执行无提示字符输入,平均准确率和信息传输率分别为80.0%和163.5 bit/min的实验。迁移学习技术和高效SSVEP识别算法的结合,为在线SSVEP-BCI系统的发展提供了新思路。