基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于迭代学习策略的强光环境下AR‑SSVEP的识别方法，包括以下步骤：A：对包含待识别光照强度在内的不同光照强度下的多个被试者的SSVEP数据进行采集；B：生成模板数据；C：使用CCA算法对第1模板数据进行处理；D：依次对步骤C中得到的目标以及第2模板数据中所有目标的刺激进行处理；E：依次对剩余模板数据中所有目标的刺激进行处理；F：按照步骤E中的方法对待识别光照强度下的全部被试者的所有目标下的所有刺激依次进行处理；得到待识别数据的识别结果。本发明能够通过提高滤波器模型的准确性，从而准确获取到强光环境下AR‑SSVEP的识别结果。

《基于迭代学习策略的强光环境下AR-SSVEP的识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023101670349，当前法律状态为已下证，由郑州大学提出申请，发明人为张锐;曹利军;徐宗鑫;张利朋;胡玉霞，申请日期为2023-02-27，公开（公告）日期为2026-02-10，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/24 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于迭代学习策略的强光环境下AR‑SSVEP的识别方法，包括以下步骤：A：对包含待识别光照强度在内的不同光照强度下的多个被试者的SSVEP数据进行采集；B：生成模板数据；C：使用CCA算法对第1模板数据进行处理；D：依次对步骤C中得到的目标以及第2模板数据中所有目标的刺激进行处理；E：依次对剩余模板数据中所有目标的刺激进行处理；F：按照步骤E中的方法对待识别光照强度下的全部被试者的所有目标下的所有刺激依次进行处理；得到待识别数据的识别结果。本发明能够通过提高滤波器模型的准确性，从而准确获取到强光环境下AR‑SSVEP的识别结果。

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