一种基于DNN-ISR-WTC的SSVEP异步跨被试脑电识别方法

本发明公开一种基于DNN‑ISR‑WTC的SSVEP异步跨被试脑电识别方法，包括：使用深度神经网络DNN结构，针对任务态数据，使用标准数据集训练形成任务态DNN模型集合；针对空闲态数据，使用四种空闲态实验范式采集空闲态数据，得到空闲态数据集，训练得到空闲态DNN模型集合。状态判断：使用空闲态识别ISR策略，对每组测试数据，计算其与空闲态模型集合和标准频率模板间的相关度矩阵，判断当前状态。使用权重模型集合分析WTC策略，基于任务态DNN模型集合计算其匹配度和相关度矩阵，进而得到权重集合，加权计算后预测被试注视目标。本发明通过使用DNN网络结构进行训练建模，提升算法跨被试性能，通过使用ISR空闲态识别策略，实现SSVEP异步识别，二者结合实现SSVEP异步跨被试识别解码。