稳态视觉诱发电位脑机接口算法介绍，分为相关分析(CCA)及任务相关成分分析(TRCA),这是寻找空间滤波器的算法

使用黎曼几何的基于SSVEP的在线BCI 描述 基于SSVEP的BCI中基于黎曼几何的分类方法的分析。 该算法已通过上可用的数据进行了测试 依存关系 Matlab 7或更高版本 Biosig工具箱： ：//biosig.sourceforge.net/ Barachant协方差工具箱： : 数据 该代码已根据提供的数据进行了测试。 为了快速运行代码，数据应放在文件夹中 主要档案 plots.m绘制所有数字 tables.m绘制主要结果表 ClassProb_3class.m和ClassProb_4class.m在线评估在线算法中使用的类概率概率阈值。 分别为3个班和4个班（SSVEP班+静息班） offline_basic_potato_3class.m对带有或不带有利曼马铃薯的MDRD进行的离线分析，用于消除异常值。 从提示开始时间t0取得的时代分类。 仅使用SSVEP类 of

为了加载该函数，在路径中添加了 Edfread 函数，预处理是利用巴特沃斯带通滤波器、离散小波变换和典型相关分析作为两种不同的特征提取方法。 使用 Matlab App Designer 创建了一个 GUI 来显示模拟。

该演示展示了基于多元线性回归 (MLR) 的与用于 BCI 中 SSVEP 识别的标准 CCA 之间的比较。 要查看结果，您只需运行名为“MethodsForSSVEP”的 m 文件。 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系： zhangyu0112@gmail.com

一些参考资料

该数据基于SSVEP经典实验范式产生，所提供数据为4维数据，其中第一个维度表示数据采集的通道数，第二个维度表示数据采样点数，第三个维度表示实验次数，第四个维度表示试验中刺激块的闪烁频率。例如Data_1数据大小为[9,5120,40,6],9表示该实验数据的采集来自于9个通道，5120为采样点数，40表示为确保数据的可靠性，共进行了40轮，6表示SSVEP实验范式中刺激块的闪烁频率为6个不同的频率

当人眼受到固定频率超过4 Hz 的视觉刺激时，大脑皮质活动将被调节，导致类似于刺激的周期性节律，这就是稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）。