穩態視覺誘發電位(steady-statevisual evoked potentials, ssvep)屬於視覺誘發電位(visual evoked potentials, vep)，是指當人眼受到乙個恆定頻率（通常大於4hz）的視覺刺激時，大腦視覺皮層會自動產生與刺激頻率及其諧波頻率同頻率的響應。
ssvep典型應用
實驗目的：利用ssvep實現高速字元輸入
說明：1、螢幕上5x8個方格以不同頻率（8-15hz）和相位閃集中爍，受試著將視線集中在某個方塊上（比如以12hz閃爍的方塊），則視覺區收集到的腦電訊號中可以識別出12hz及其諧波，這樣受試者就完成了一次選擇。
2、每一種選擇對應乙個字元，完成字元輸入。
ssvep資料集
1、該資料基於ssvep經典實驗正規化產生，所提供資料為4維資料，其中第乙個維度表示資料採集的通道數，第二個維度表示資料取樣點數，第三個維度表示實驗次數，第四個維度表示試驗中刺激塊的閃爍頻率。例如data_1資料大小為[9,5120,40,6],9表示該實驗資料的採集來自於9個通道，5120為取樣點數，40表示為確保資料的可靠性，共進行了40輪，6表示ssvep實驗正規化中刺激塊的閃爍頻率為6個不同的頻率。
2、取樣頻率：1024
data_2（matlab的mat檔案形式）
matlab對資料集處理
1、s2_1=sum(data2,1)/9;對第一維（9個通道）取平均
2、s2_1=sum(s2_1,3)/40;對第三維（40次重複）取平均
3、s2_1=s2_1(1,:,1,6);第一維和第三維已經取平均，其索引範圍只有1了，第四維中6表示6個頻率中第6個頻率，其索引範圍1到6；第二維是取樣點數。
4、這個**實現繪製訊號時域圖和繪製頻域圖
load
('data_2.mat');
data2=kwang_1024_1;
figure(1
)s2_1=
sum(data2,1)
/9;s2_1=
sum(s2_1,3)
/40;s2_1=
s2_1(1
,:,1
,6);
t=(0:
length
(s2_1)-1
)/1024
;plot
(t,s2_1)
axis([
t(1)
t(end)+1
-5*max
(s2_1)5*
max(s2_1)])
;figure(2
)nfft =2^
nextpow2
(length
(s2_1)
);
f =1024/2
*linspace(0
,1,nfft/2+
1);y=
fft(s2_1,nfft)
/length
(s2_1)
;plot
(f,abs(y
(1:nfft/2+
1)),
'r')
axis([
05000.15])
;
這個是第6個頻率刺激下的時域圖
<2>頻域分析
通過對腦電波的頻域分析，觀察其頻率與其諧波頻率，可以得出這6個刺激頻率分別是7,8,9,10,11,12hz
第乙個頻率下產生的腦電波s2_1(1,:,1,1)fft結果
第二個頻率下產生的腦電波s2_1(1,:,1,2)fft結果
第三個頻率下產生的腦電波s2_1(1,:,1,3)fft結果
第四個頻率下產生的腦電波s2_1(1,:,1,4)fft結果
第五個頻率下產生的腦電波s2_1(1,:,1,6)fft結果
第六個頻率下產生的腦電波s2_1(1,:,1,6)fft結果
提供一些參考資料
ssvep腦機介面pdf
腦機介面科普
本文首發在個人部落格上 7988888.xyz 每寫一篇文章都是對自己知識的梳理，這也是我初衷的所在。當然在對所講述的知識時，我也是盡可能的用淺白的話語闡述清晰，這也為很多同學掃盲了很多知識點吧，至少在我認為是這樣的，我也希望如此。有些人會覺得這些內容很基礎，其實萬丈高樓平地起，是需要紮實的基石的，...
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