03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca)
03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca)
这里介绍了一种简单的SSVEP算法,在实际中有着重要的作用。
文章目录
- 03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca)
- 一、滤波器组典型相关分析
- 二、滤波器组的设计
- 总结
一、滤波器组典型相关分析
Filter bank canonical correlation analysis for implementing a high-speed SSV:
正如在专栏1中我们知道,SSVEPs也被称为光驱动反应,可以与刺激频率相同、谐波和亚谐波频率的大脑反应组成。除了基本频率成分外,谐波成分可以为频率检测提供有用的信息。以前的研究已经证明了在频率检测中结合谐波成分的优势,在信号处理中,滤波器组方法已被广泛用于分析表现出多个子带频率成分的信号。滤波器组表示一个带通滤波器阵列,将输入信号分离成多个子带成分。滤波器组方法已被应用于最近的BCI研究。
二、滤波器组的设计
研究中的刺激频率的范围为8-15.8Hz。根据本研究中 SSVEP 分量的 SNR 分析,基波和谐波 SSVEP 分量在从刺激频率到 90Hz 附近的上限频率的频带内表现出高 SNR。因此,滤波器组选择了 [8Hz 88Hz] 内的频率范围(即刺激频率带宽的 10 倍)。滤波器组分析的目标是将 SSVEP 分解为子带分量,以便可以比标准 CCA 方法更有效地提取嵌入在谐波分量中的独立信息。本研究提出了三种设计滤波器组中子带的方法。
- M1:将 SSVEP 分量的全频带划分为具有等间隔带宽(即刺激信号的带宽)的子频带。如图3(a)所示,M1将[8Hz 88Hz]频段划分为10个子带,在本研究中每个子带的带宽为8Hz。
- M2:设计了与各个谐波频带相对应的子频带。在本研究中,第 n 个子带从 Hz 频率开始,到 Hz 和 88Hz 之间的最小值结束(见图 3(b))。
- M3:生成的子带覆盖多个谐波频带,在 SSVEP 分量的上限频率处具有高截止频率。如图3(c)所示,第n个子带从Hz频率开始,到88Hz结束。在带通滤波的实现中,每个子带的通带两侧都增加了 2Hz 的额外带宽。例如,M1中第一个子带的通带设置为[6Hz 18Hz]。
总结
现阶段,我们基于FBCCA的方法主要使用的M1的方法,即将频段划分为5个主要子频带,在进行最终的求和计算。
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