基于SSVEP的脑电信号目标识别（信号与信息处理课程设计）

简介：
本项目为《信号与信息处理》课程设计作品，采用基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)技术实现脑电信号的目标识别。通过分析不同频率刺激下大脑产生的电活动模式，精准辨识用户关注的特定目标，旨在探索人机交互的新途径。 对脑电信号进行处理的步骤如下： 1. 对脑电信号实施带通滤波处理，设定滤波范围为3-40Hz。 2. 利用快速傅立叶变换（FFT）或功率谱 periodogram 方法分析每个试次中各通道信号的频谱特性。重点关注7-15Hz频率范围内最高峰值，并将其与给定刺激频率进行对比。通过8个通道的投票机制，选取得票最多的选项作为该试次的目标分类结果。此外，也可以采用基倍频联合检测方法来提高目标识别准确率。 3. 对20个独立试次分别执行上述步骤以确定每个试验的目标类别，并将所得结果与真实标签label8进行对比，以此计算出分类的准确性。 4. 设计图形用户界面（GUI），展示滤波器的幅频响应、一个通道在所有20个试次中的频谱图（可选择识别率较高的某个通道）以及标注了峰值频率的数据。此外还需呈现每个导联的目标类别判定结果，并展示8个导联联合起来得出的整体目标识别结论。