【附代码】SSVEP解码算法 - 扩展典型相关分析（eCCA）

1 算法来源

1. Wang Y , Nakanishi M , Wang Y T , et al. Enhancing detection of steady-state visual evoked potentials using individual training data[J]. IEEE, 2014.
2. DOI：10.1109/EMBC.2014.6944263

2 算法原理

其算法的核心是CCA，其创新在于不仅把脑电信号X与构造的sin-cos信号进行CCA，还额外使用了另外几组相关，综合来进行决策。话不多说，先看看该算法的流程图。

3 算法实现

本测试使用清华大学公开数据库进行测试

1. Beta dataset
2. Benchmark dataset
3. Wearable SSVEP BCI Dataset

3.1 MainForECCA.m

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clc

dataset='BETA'; % 'Bench' or '