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。
2021-06-08 10:49:46
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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
2021-05-29 16:02:41
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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
2021-03-29 20:55:07
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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）。
2021-03-11 20:40:30
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