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Brain functional network connectivity based on a visual task: visual information processing-related brain regions are significantly activated in the task state 被引量:2
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作者 Yan-li Yang Hong-xia Deng +2 位作者 Gui-yang Xing Xiao-luan Xia Hai-fang Li 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2015年第2期298-307,共10页
It is not clear whether the method used in functional brain-network related research can be applied to explore the feature binding mechanism of visual perception. In this study, we inves-tigated feature binding of col... It is not clear whether the method used in functional brain-network related research can be applied to explore the feature binding mechanism of visual perception. In this study, we inves-tigated feature binding of color and shape in visual perception. Functional magnetic resonance imaging data were collected from 38 healthy volunteers at rest and while performing a visual perception task to construct brain networks active during resting and task states. Results showed that brain regions involved in visual information processing were obviously activated during the task. The components were partitioned using a greedy algorithm, indicating the visual network existed during the resting state.Z-values in the vision-related brain regions were calculated, conifrming the dynamic balance of the brain network. Connectivity between brain regions was determined, and the result showed that occipital and lingual gyri were stable brain regions in the visual system network, the parietal lobe played a very important role in the binding process of color features and shape features, and the fusiform and inferior temporal gyri were crucial for processing color and shape information. Experimental ifndings indicate that understanding visual feature binding and cognitive processes will help establish computational models of vision, improve image recognition technology, and provide a new theoretical mechanism for feature binding in visual perception. 展开更多
关键词 nerve regeneration functional magnetic resonance imaging resting state task state brain network module division feature binding Fisher’s Z transform CONNECTIVITY visual stimuli NSFC grants neural regeneration
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基于环境光感知和红外特征分层引导的图像融合网络
2
作者 王爱侠 胡傲杰 +3 位作者 闫爱云 高尚 金硕巍 庞永恒 《控制与决策》 北大核心 2025年第10期3177-3189,共13页
在红外图像中,目标物体的突出显示与可见光图像中丰富的纹理细节相结合,可以有效地增强融合图像的信息熵,从而为夜间智能驾驶等下游视觉任务提供重要支持.然而,现有的主流融合算法对于可见光图像在恶劣光照夜间道路环境下的信息熵低与... 在红外图像中,目标物体的突出显示与可见光图像中丰富的纹理细节相结合,可以有效地增强融合图像的信息熵,从而为夜间智能驾驶等下游视觉任务提供重要支持.然而,现有的主流融合算法对于可见光图像在恶劣光照夜间道路环境下的信息熵低与像素强度高之间的矛盾,尚缺乏针对性的研究.因此,在正常环境下表现良好的融合算法,在强光干扰下只能生成与可见光图像相似、信息熵较低的融合图像.对此,提出一种能够抵抗恶劣光照环境干扰的图像融合网络,结合信息熵和信息论原理,增强图像融合的鲁棒性和信息保留能力.首先,设计一个在正常光照条件下具备高鲁棒性和优异性能的图像融合网络,在该融合网络的基础上设计一个环境光感知模块,以便在极端光照条件下对低信息熵的可见光图像的特征权重进行分析.然后,设计一个红外边缘特征分层引导融合模块,以充分提取红外图像中的有效特征信息.实验结果表明,该融合网络能够在夜间恶劣光照条件下充分利用可见光和红外图像的特征信息,显著提高这种情况下融合图像的质量.与其他主流算法相比,所提出方法生成的融合结果包含了更丰富和更有效的信息. 展开更多
关键词 图像融合 夜间恶劣光照感知 红外特征挖掘 高级视觉任务
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受限空间色温对VDT作业者认知表现的影响研究
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作者 景国勋 张欣毅 +1 位作者 蒋方 王昌勇 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第6期198-203,共6页
为剖析受限空间色温对VDT作业者的影响,以受限空间和常规空间为对照场景,设置了3000 K,6000 K,9000 K 3种色温条件。通过招募20名安全工程专业学生作为被试者,利用Open-MATB模拟资源调度作业并采集心率数据,以作业错误率和心率为核心指... 为剖析受限空间色温对VDT作业者的影响,以受限空间和常规空间为对照场景,设置了3000 K,6000 K,9000 K 3种色温条件。通过招募20名安全工程专业学生作为被试者,利用Open-MATB模拟资源调度作业并采集心率数据,以作业错误率和心率为核心指标进行分析。实验采用随机顺序设计,每名被试者需完成全部6种(2空间×3色温)实验组合。研究结果表明:常规空间中,3000 K色温下作业错误率与心率显著高于6000 K,9000 K;受限空间中,6000 K色温下作业错误率和心率显著高于3000 K,9000 K;3000 K与6000 K色温下,受限空间与常规空间数据差异显著(p<0.05),9000 K色温下差异较弱(p<0.1);随色温升高,常规空间作业错误率与心率呈先降后升趋势,受限空间则呈先升后降趋势。研究结果可为VDT作业照明环境中选择适宜光源色温提供决策参考。 展开更多
关键词 灯光色温 心率 作业错误率 受限空间 视觉显示终端(VDT)
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低光图像增强方法综述
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作者 孙建德 孙晓燕 +2 位作者 张瑞瑞 李静 高玲 《山东师范大学学报(自然科学版)》 2025年第1期1-20,共20页
在低光照条件下拍摄的图像会严重影响视觉辨识能力。低光图像增强就是解决低光照图像系列退化问题的方法,可以有效地提高人眼和机器视觉对于低光图像的辨识和理解能力。传统的低光照图像增强方法通常需要根据不同场景设计特定的先验知识... 在低光照条件下拍摄的图像会严重影响视觉辨识能力。低光图像增强就是解决低光照图像系列退化问题的方法,可以有效地提高人眼和机器视觉对于低光图像的辨识和理解能力。传统的低光照图像增强方法通常需要根据不同场景设计特定的先验知识,而这些先验知识的推导过程往往具有局限性,不适于广泛的实际应用。随着大规模数据集的诞生,基于深度学习的低光图像增强方法已成为计算机视觉领域备受关注的研究课题之一。本文对低光图像增强领域的研究及进展进行全面综述,通过系统地总结和分类增强方法与数据集,分析当前研究的主要挑战与技术难点,并进一步探讨了该领域未来的发展方向与潜在的研究趋势,旨在为后续研究提供有价值的参考与启示。 展开更多
关键词 低光图像增强 图像重构 低级视觉任务
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任务驱动教学法在Visual Foxpro程序设计课程教学中的应用 被引量:9
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作者 李丽新 《吉林建筑工程学院学报》 CAS 2011年第6期75-77,共3页
任务驱动教学法是一种建立在建构主义学习理论基础上的教学法,其基本特征是"以任务为主线,以教师为主导,以学生为主体".任务驱动教学法实施的步骤包括:创设情境、设置任务、实施任务和效果评价.在Visual Fox-pro程序设计课程... 任务驱动教学法是一种建立在建构主义学习理论基础上的教学法,其基本特征是"以任务为主线,以教师为主导,以学生为主体".任务驱动教学法实施的步骤包括:创设情境、设置任务、实施任务和效果评价.在Visual Fox-pro程序设计课程中运用任务驱动教学法能够调动学生学习的积极性,提高学生的动手和创新能力. 展开更多
关键词 任务驱动教学法 visual Foxpro程序设计教学 应用
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学龄儿童与成人形音整合的比较研究:字形与字音的相互影响
6
作者 王宇轩 刘梦连 +1 位作者 杨滢晖 毕鸿燕 《心理发展与教育》 北大核心 2025年第4期457-464,共8页
本研究采用词汇判断任务,探究了学龄儿童与成人在形音整合中,字形与字音加工的相互影响的差异。结果表明:(1)字音影响字形加工方面,不一致字音干扰了儿童的字形加工,一致字音促进了成人的字形加工;(2)字形影响字音加工方面,一致字形促... 本研究采用词汇判断任务,探究了学龄儿童与成人在形音整合中,字形与字音加工的相互影响的差异。结果表明:(1)字音影响字形加工方面,不一致字音干扰了儿童的字形加工,一致字音促进了成人的字形加工;(2)字形影响字音加工方面,一致字形促进了儿童和成人的字音加工,且对成人字音加工的促进作用更大,不一致字形干扰了儿童和成人的字音加工。本研究从字音影响字形加工和字形影响字音加工两个角度出发,揭示了学龄儿童与成人形音整合能力的差异。 展开更多
关键词 字形 字音 形音整合 词汇判断任务 儿童
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基于决策树的多视觉任务自适应压缩算法
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作者 李晓辉 杨雯 +1 位作者 吕思婷 毛亮 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第8期2737-2743,共7页
针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策... 针对多视觉任务中传输成本高、解码端计算压力大的问题,提出一种自适应可伸缩视频编码(adaptive scalable video coding,ASVC)传输框架,将视频分为语义层和背景层,分别传输语义和背景信息。此外,提出一种自适应压缩算法,构建了C4.5决策树模型分析网络环境对视频进行压缩的决策判定,并对帧序列进行光流分析,在保留变化显著的帧基础上引入插值机制保持图像的平滑性。仿真结果表明,ASVC方法在不同码率环境下表现更高的识别精准率,视频质量和传输效率的显著提升。 展开更多
关键词 自适应压缩算法 C4.5决策树 光流检测 多视觉任务
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视觉问答任务驱动的遥感影像零样本场景分类方法
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作者 郑明琪 刘冰 +1 位作者 陈晓慧 陈畅 《遥感信息》 北大核心 2025年第5期129-137,共9页
针对遥感影像场景分类任务中面临的零样本问题,提出将遥感影像场景分类问题转化为遥感影像文本问答问题,从而利用预训练多模态大模型强大的泛化能力来实现遥感影像零样本场景分类。首先,根据待分类场景类别构建提问模版,然后将提问模版... 针对遥感影像场景分类任务中面临的零样本问题,提出将遥感影像场景分类问题转化为遥感影像文本问答问题,从而利用预训练多模态大模型强大的泛化能力来实现遥感影像零样本场景分类。首先,根据待分类场景类别构建提问模版,然后将提问模版输入到预训练的多模态大模型中,最后根据多模态大模型对问题的回答确定该场景的类别。为了验证所提出方法的有效性,选取了使用最为广泛的开源多模态大模型MiniGPT-4作为基础模型,然后在AID、NWPU和UCM 3个数据集上进行大量的零样本场景分类实验。实验结果表明,该方法能够获得比现有零样本场景分类方法更高的分类精度,且无需任何训练,应用更加便捷。 展开更多
关键词 场景分类 零样本分类 多模态大模型 视觉问答 任务驱动
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视觉空间认知任务干预在创伤病人闯入性记忆中应用的范围综述
9
作者 乐彩凤 谢文莉 郑剑煌 《全科护理》 2025年第8期1437-1440,共4页
目的:系统分析视觉空间认知任务干预在创伤病人闯入性记忆中应用的相关研究,归纳和总结视觉空间认知任务干预的基本内容和应用现状,为创伤病人开展视觉空间认知任务干预及相关研究提供参考。方法:计算机检索中国知网、万方数据库、维普... 目的:系统分析视觉空间认知任务干预在创伤病人闯入性记忆中应用的相关研究,归纳和总结视觉空间认知任务干预的基本内容和应用现状,为创伤病人开展视觉空间认知任务干预及相关研究提供参考。方法:计算机检索中国知网、万方数据库、维普数据库(VIP)、中国生物医学文献数据库、PubMed、Web of Science、CINAHL、OVID、Embase等国内外数据库,检索时限为建库至2023年5月25日。对纳入文献进行汇总和分析。结果:共纳入13篇文献,均为随机对照试验。干预对象为试验创伤健康者及临床创伤病人;干预时机多为4 h、24 h,干预频次均为1次,干预时长多为10~20 min;干预具体方法主要为俄罗斯方块游戏;干预的主要评价指标为创伤后第1周的闯入性记忆总次数。结论:视觉空间认知任务干预可有效减少病人早期闯入性记忆数量,改善病人生活质量。未来需进一步构建视觉空间认知任务干预方案,对创伤病人开展早期预防性干预,以验证其长期干预效果。 展开更多
关键词 创伤病人 视觉空间认知任务干预 闯入性记忆 范围综述
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基于CiteSpace可视化分析任务导向性训练在脑卒中康复领域的应用
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作者 常家仪 孙雨薇 +1 位作者 曾佳艺 余艳兰 《中国现代医生》 2025年第31期1-7,73,共8页
目的 分析任务导向性训练(task-oriented training,TOT)在脑卒中康复领域中的研究现状、热点及趋势。方法 系统检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献服务系统和Web of Science数据库自建库至2025年4月关于TOT... 目的 分析任务导向性训练(task-oriented training,TOT)在脑卒中康复领域中的研究现状、热点及趋势。方法 系统检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、中国生物医学文献服务系统和Web of Science数据库自建库至2025年4月关于TOT干预脑卒中康复的研究。采用Cite Space 6.3.R1软件对发文量、作者、机构及关键词进行可视化分析,同时绘制可视化知识图谱。结果 中文数据库和英文数据库分别纳入相关文献314篇和283篇,中文发文量总体呈上升趋势,英文发文量则稳中有降;发文机构间合作较少,未形成稳定的核心作者团队;TOT在脑卒中偏瘫患者的肢体功能康复、日常生活能力等方面应用广泛。结论 TOT应用于脑卒中康复领域的研究正处于发展阶段,TOT与中医特色技术、人工智能的联合将成为研究热点。 展开更多
关键词 任务导向性训练 脑卒中 CITESPACE 可视化
暂未订购
基于多域卷积特征决策融合的SLAM回环检测算法
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作者 俞志鹏 王成军 +1 位作者 赵艳秋 任东海 《现代电子技术》 北大核心 2025年第20期181-186,共6页
回环检测作为实时定位和建图中的重要环节,可以有效减少位姿估计的累积误差,并得到一致的全局地图。随着深度学习的发展,卷积神经网络开始用于回环检测,然而卷积神经网络的特征表达因领域特殊性而无法广泛使用。为了提升卷积特征在回环... 回环检测作为实时定位和建图中的重要环节,可以有效减少位姿估计的累积误差,并得到一致的全局地图。随着深度学习的发展,卷积神经网络开始用于回环检测,然而卷积神经网络的特征表达因领域特殊性而无法广泛使用。为了提升卷积特征在回环检测上的应用能力,提出一种基于多域卷积特征决策融合的SLAM回环检测算法。算法分别从多个任务域上学习特征表达,并用于回环检测的特征提取及决策。基于D⁃S证据理论将多个任务域特征的决策进行融合,最终得到回环检测结果。在New College和City Centre数据集上开展实验,得出基于多域卷积特征决策融合的回环检测算法相比基于场景特征决策、基于物体特征决策、基于语义特征决策,在New College数据集上的准确率分别提升了2.292%、6.88%、16.98%;在City Centre数据集上,准确率分别提升了6.23%、10.33%、13.97%。实验结果表明,所提方法能够提升基于卷积特征的回环检测准确性,为精准定位和建图提供保障。 展开更多
关键词 回环检测 视觉SLAM 卷积神经网络 多任务域 决策融合 特征提取 D⁃S理论
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“讲练同步、任务驱动”模式在Visual C++教学中的应用 被引量:1
12
作者 吴桂芹 杨晓燕 《电脑知识与技术》 2016年第10期148-149,共2页
Visual C++是一门可视化编程语言,教学中实现"所见即所得"可以提高课程学习效果."讲练同步、任务驱动"的教学模式确立了一个以任务为中心的"发现问题一分析问题—学习新知识一解决问题"的互动的教学模式.将任务引入教学改革,提... Visual C++是一门可视化编程语言,教学中实现"所见即所得"可以提高课程学习效果."讲练同步、任务驱动"的教学模式确立了一个以任务为中心的"发现问题一分析问题—学习新知识一解决问题"的互动的教学模式.将任务引入教学改革,提高了学生的学习兴趣,改善了学生应用知识的能力. 展开更多
关键词 讲练同步 任务驱动 visualC++ 可视化 教学改革
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基于任务驱动的Visual Basic程序设计教学方法研究 被引量:2
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作者 白琳 《科教文汇》 2012年第33期52-53,共2页
Visual Basic是高校非计算机专业开设的一门重要实践课程。针对学生在学习过程中存在的主要问题,在教学过程中采用基于任务驱动的教学方法,提高了学生程序设计的逻辑思维能力和动手能力。
关键词 visual Basic任务驱动
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VisualBasic程序设计课程中计算思维能力的培养 被引量:5
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作者 杨爱琴 顾卫江 《电脑知识与技术》 2013年第10期6348-6349,6361,共3页
Visual Basic程序设计是非计算机专业学生必修的一门计算机基础课程,在计算机能力培养方面发挥着重要的作用。而计算思维能力培养是计算机基础课程教学的核心任务,为此,探究了如何在Visual Basic程序设计课程的教学过程中培养学生计... Visual Basic程序设计是非计算机专业学生必修的一门计算机基础课程,在计算机能力培养方面发挥着重要的作用。而计算思维能力培养是计算机基础课程教学的核心任务,为此,探究了如何在Visual Basic程序设计课程的教学过程中培养学生计算思维的能力。首先介绍了计算思维的基本概念,然后从师生角色定位、教学模式、教学内容方面阐述了为了培养Visual Basic程序设计课程中的计算思维能力而采取的方法和措施,最终取得了较好的实施效果。 展开更多
关键词 visualBasic程序设计 计算思维 教学模式 教学内容 任务驱动式教学模式 探究式教学模式 网络自主学习
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在医学院校Visual FoxPro课程中开展任务驱动教学的构思 被引量:1
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作者 王静 《现代计算机(中旬刊)》 2012年第10期54-56,共3页
针对当前多数医学院校Visual FoxPro教学中存在弊端进行分析,对在教学中引入任务驱动教学法的必要性进行探讨,以期达到提高学生自主学习能力和相互协作能力的目的,为医学院校计算机教学改革提供一定参考。
关键词 任务驱动 构建主义 visual FOXPRO 数据库管理系统 教学法
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基于任务驱动的《Visual Basic程序设计》教学模式探讨 被引量:1
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作者 殷士勇 《铜仁学院学报》 2012年第6期131-133,共3页
《Visual Basic程序设计》是一门实践性很强、富有创造性、具有明显逻辑思维特征的课程。随着计算机技术的不断发展,如何增强学生的逻辑思维能力,提高课程的教学效果,是Visual Basic程序设计教育工作者必须研究与探索的重要课题。任务... 《Visual Basic程序设计》是一门实践性很强、富有创造性、具有明显逻辑思维特征的课程。随着计算机技术的不断发展,如何增强学生的逻辑思维能力,提高课程的教学效果,是Visual Basic程序设计教育工作者必须研究与探索的重要课题。任务驱动教学方法是目前比较成功的一种教学方法,实践证明将该方法引入Visual Basic程序设计课程教学,可以提高学生主动参与的积极性,增强学生自主学习尤其是发现、分析和解决问题的能力,有助于加快课程教学改革的步伐,深化课程建设的内涵。 展开更多
关键词 任务驱动 visual BASIC程序设计 教学改革
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组织中的任务失败:概念内涵、理论构建与研究展望
17
作者 周怡冰 王蕾 《南开管理评论》 北大核心 2025年第4期171-183,共13页
管理学领域已经就组织失败和创业失败积累了大量研究证据,但任务失败在模式、影响、关键性和测量方式上均不同于组织失败和创业失败,具有独特的研究价值。本文首先对国内外已有任务失败研究进行可视化分析,并根据分析结果搭建主线脉络:... 管理学领域已经就组织失败和创业失败积累了大量研究证据,但任务失败在模式、影响、关键性和测量方式上均不同于组织失败和创业失败,具有独特的研究价值。本文首先对国内外已有任务失败研究进行可视化分析,并根据分析结果搭建主线脉络:(1)基于失败模式和影响分析框架来系统梳理任务失败的概念内涵,阐释其与组织失败和创业失败的差异。(2)归纳任务失败对个体和团队层面的近端结果(包括认知和情绪结果)和远端结果(包括行为和绩效结果)的影响,提出任务失败的双刃剑效应模型。具体而言,任务失败的积极效应体现为促进经验学习与意义建构,刺激个体和团队采取以实现目标为导向的主动行为;消极效应则体现为引发消极情绪及僵化的行为模式。(3)梳理上述双刃剑效应的权变因素。最后,本文从深化任务失败概念、扩展现有研究中的矛盾发现、引入悖论视角和完善研究方法四个角度提出今后相关研究的发展方向。 展开更多
关键词 任务失败 可视化分析 失败模式和影响分析框架 双刃剑效应 权变因素
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融合空间语义的自动驾驶视觉联合感知算法
18
作者 王越 曹家乐 +2 位作者 孙学斌 王建 庞彦伟 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第2期338-347,共10页
【目的】作为自动驾驶关键部分,视觉联合感知系统可完成自动驾驶场景中的目标检测、可行驶区域分割及车道线检测等多项任务,在实际应用中需实现精度与速率的合理权衡。自动驾驶视觉联合感知框架YOLOP在实时性方面取得了优异表现,但存在... 【目的】作为自动驾驶关键部分,视觉联合感知系统可完成自动驾驶场景中的目标检测、可行驶区域分割及车道线检测等多项任务,在实际应用中需实现精度与速率的合理权衡。自动驾驶视觉联合感知框架YOLOP在实时性方面取得了优异表现,但存在特征金字塔不同尺度间的特征冲突及下采样过程的纹理细节损失问题。为缓解这些问题,提出一种融合空间语义的自动驾驶视觉联合感知算法,以空间语义嵌入和融合为核心,从特征增强及特征融合两方面改进YOLOP原有语义融合网络。【方法】在特征增强方面,提出双向注意力信息增强模块,减少多尺度特征图生成过程中的空间信息损失,从水平和垂直两个正交维度对全局上下文先验及对应精确位置信息建模,将通道注意力语义信息嵌入至空间细节,有效突出关键区域,提升特征图纹理细节表征能力;在特征融合方面,设计多分支级联特征融合模块,缓解各层级特征对应空间位置的相互干扰,采用不同扩张率空洞卷积与指数加权池化增大感受野范围,级联融合空间上下文语义信息,利用动态卷积对多尺度场景特征进行自适应交互聚合,实现纹理细节与高层语义的信息互补。此外,针对模型中各子任务训练不均衡问题,引入自适应参数对损失函数加权系数进行改进,有效提升网络检测和分割性能。【结果】在BDD100K数据集的实验表明,相比于YOLOP,所构建自动驾驶视觉联合感知模型保证了网络推理实时性,在车道线检测及目标检测平均精度方面分别提升了8.9%和1.6%。 展开更多
关键词 自动驾驶 视觉联合感知 语义融合 双向注意力信息增强 多任务 多尺度
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《Visual Basic程序设计》教学法改革实践探索
19
作者 宋志辉 韦萍萍 《贵州广播电视大学学报》 2013年第3期61-64,共4页
文章通过分析Visual Basic程序设计课程的特点及传统教学的现状和问题,融合任务驱动教学法与案例教学法,讨论了如何将其运用于Visual Basic程序设计课程的教学,从而把理论与实践更加有机紧密结合起来,充分激发学生的学习热情,提高学习... 文章通过分析Visual Basic程序设计课程的特点及传统教学的现状和问题,融合任务驱动教学法与案例教学法,讨论了如何将其运用于Visual Basic程序设计课程的教学,从而把理论与实践更加有机紧密结合起来,充分激发学生的学习热情,提高学习的主动性和积极性。教学实践表明,该教学模式能取得良好的教学效果。 展开更多
关键词 任务驱动 visual BASIC程序设计 案例教学法
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谐波校正与泛化的稳态视觉诱发电位检测算法
20
作者 吕言豪 罗天健 《模式识别与人工智能》 北大核心 2025年第3期280-292,共13页
稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)被广泛应用于设计高信息传输率(Information Transfer Rate,ITR)的脑机接口.现有SSVEP检测算法通过计算最优空间滤波器,抑制非SSVEP成分的同时提高SSVEP成分的信噪比,但... 稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)被广泛应用于设计高信息传输率(Information Transfer Rate,ITR)的脑机接口.现有SSVEP检测算法通过计算最优空间滤波器,抑制非SSVEP成分的同时提高SSVEP成分的信噪比,但严重依赖训练样本的质量,早期会出现性能衰减.为了突破该瓶颈,文中提出谐波校正与泛化的稳态视觉诱发电位检测算法.首先,通过正余弦谐波参考信号校正训练均值模板,提升SSVEP刺激呈现中前期的ITR.然后,联合任务相关成分分析算法,有效提升SSVEP刺激呈现后期的ITR.在SSVEP检测过程中,加权匹配两种类型的均值训练模板,保证在任意SSVEP呈现时期都保持较高的ITR.在两个公开的SSVEP数据集上进行的对比实验表明,文中算法的SSVEP检测准确率、ITR和计算效率都较优.此外,消融实验也证实算法对校准数据要求较低,因此该研究为设计资源受限的脑机接口提供一种新的选择. 展开更多
关键词 稳态视觉诱发电位(SSVEP) 典型相关分析 谐波模板校正 任务相关成分分析 脑机接口
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