用于稳态视觉诱发电位脑机接口目标识别的深度学习方法
随着脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）技术的发展，稳态视觉诱发电位（Steady-State Visually Evoked Potential，SSVEP）信号已经成为脑机接口研究中的一个重要方向。然而，SSVEP信号存在个体差异性强、信噪比低等问题，导致目标识别困难。为了解决这些问题，本文提出了一种用于SSVEP信号分类识别的深度学习方法。
该方法基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），利用SSVEP信号的时空特性，首先使用一维时间卷积核对输入信号的时域进行卷积操作，然后使用一维空间卷积核进行空域卷积，对多通道信息进行融合。采用降采样、多尺度卷积、全连接等操作完成SSVEP信号的分类识别。
实验结果表明，该方法在较短时间的视觉刺激下即可实现对被试者SSVEP信号的有效识别。在1 s刺激时长时，该方法的平均离线信息传输率为94.17 b/min，平均识别准确率为93.3%，相比于无监督典型相关分析方法和有监督支持向量机分析方法，识别准确率分别提升了4.73%、41.21%。该方法具有较高的目标识别效率及鲁棒性，有效提高了基于SSVEP信号的脑机接口的性能。
本文的贡献在于，提出了一种基于深度学习的SSVEP信号分类识别方法，解决了SSVEP信号存在个体差异性强、信噪比低的问题，提高了基于SSVEP信号的脑机接口的性能。此外，本文还讨论了脑机接口技术在未来医疗应用中的潜力和挑战。
知识点：
1. 脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）：一种能够将人的脑电信号转换为机器可以理解的命令的技术。
2. 稳态视觉诱发电位（Steady-State Visually Evoked Potential，SSVEP）：一种脑电信号，通过视觉刺激产生。
3. 深度学习（Deep Learning）：一种机器学习方法，通过多层神经网络来学习和识别数据特征。
4. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：一种深度学习方法，通过卷积和池化操作来学习图像特征。
5. 时空特性（Spatial-Temporal Characteristics）：SSVEP信号的时域和空域特性，用于学习SSVEP信号的特征。
6. 多通道信息融合（Multi-Channel Information Fusion）：将多个通道的信息融合到一起，以提高识别准确率。
7. 离线信息传输率（Offline Information Transfer Rate）：脑机接口的性能指标，衡量识别准确率和信息传输速度。
本文提出了一种基于深度学习的SSVEP信号分类识别方法，解决了SSVEP信号存在个体差异性强、信噪比低的问题，提高了基于SSVEP信号的脑机接口的性能。
