基于机器学习的稳态视觉诱发电位识别研究综述

来源：计算机应用与软件杂志2025年第9期北京时间：

作者：毕文龙, 魏笑, 李亚男, 谭草, 赵彦峻

摘要：稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential, SSVEP)凭借其信噪比高、信息传输率高等优点成为脑控技术主流范式之一。对 SSVEP 信号的特征识别和特征提取算法是 SSVEP 系统研究的关键问题，但目前研究中适用于 SSVEP 算法的综述较少。针对此问题，总结近年来适用于 SSVEP 机器学习算法，从机器学习的角度将算法分为无监督学习和有监督学习，介绍典型相关分析、卷积神经网络等算法的原理和适用范围。总结当前 SSVEP 算法在实际应用中的不足之处，并讨论 SSVEP 所面临的机遇与挑战。

关键词：脑机接口, 稳态视觉诱发电位, 典型相关分析, 深度学习