TRCA-SSVEP:基于任务相关组件分析（TRCA）的算法，用于检测朝向高速脑机接口（BCI）的稳态视觉诱发电位（SSVEP）-源码

概述 基于任务相关组件分析（TRCA）的算法，用于检测朝向高速脑机接口（BCI）的稳态视觉诱发电位（SSVEP）[1]。 描述 头皮脑电图（EEG）信号可视为来自多个皮层来源的活动的瞬时线性混合物。 换句话说，可以从多通道头皮EEG信号的加权线性组合来估计/重建皮质源信号。 TRCA找到了一个最佳权重系数，以使任务试验中的时间锁定活动的重现性最大化，从而显着提高了与任务相关的EEG组件的信噪比（SNR）。 发行版包括： data / sample.mat：样本数据（见下文） src / train_trca.m：基于TRCA的训练分类器 src / test_trca.m：使用基于TRCA的分类器对SSVEP进行分类 src / test_fbcca.m：使用FBCCA对SSVEP进行分类 src / filterbank.m：设计一个滤波器组 src / itr.m：计算信息传输率（