# CCA：在公开 EEG 数据集上的结果 经典方法 基于 CCA 的 SSVEP 检测由清华大学 Lin、Zhang、Wu 和 Gao 提出（IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2006），计算多通道 EEG 与各候选刺激频率及其谐波的正弦-余弦参考信号之间的典型相关系数。相关最大的频率即为判定结果；参考信号由刺激频率生成，而不是从记录的试次中学习。 **又称** CCA · Standard CCA · canonical correlation analysis · Lin et al. 2006 **参考文献** [Lin Z, Zhang C, Wu W, Gao X. Frequency recognition based on canonical correlation analysis for SSVEP-based BCIs. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 53(12):2610–2614, 2006. ↗](https://doi.org/10.1109/TBME.2006.886577) 目录状态：已评测 · [本站使用的实现 ↗](https://scikit-learn.org/stable/) · 简介来源 [pubmed.ncbi.nlm.nih.gov](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17152442/) · [pubmed.ncbi.nlm.nih.gov](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17549911/) · [doi.org](https://doi.org/10.1109/TBME.2006.886577) · [doi.org](https://doi.org/10.1109/tbme.2006.889197) · [pmc.ncbi.nlm.nih.gov](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5783827/) · [github.com](https://github.com/mnakanishi/TRCA-SSVEP/blob/master/src/test_fbcca.m) · [iopscience.iop.org](https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1741-2560/12/4/046008) ## 已发布的结果 按数据集分组。只在组内比较：跨组时任务、队列、随机水平与电极布局都会变。 ### [BETA](https://bci.report/zh/datasets/beta/) · 核心矩阵 · SSVEP，8 通道 连同协议阅读： [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) · 随机水平 2.5% · [experiments.json](https://bci.report/data/experiments.json) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Standard CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 40 visual targets · 8 posterior electrodes | 平衡准确率 | 63.1% (57.2%–69.0%) | 70 | ### [BETA](https://bci.report/zh/datasets/beta/) · 核心矩阵 · SSVEP，4 通道 连同协议阅读： [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) · 随机水平 2.5% · [experiments.json](https://bci.report/data/experiments.json) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Standard CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 40 visual targets · 4 posterior electrodes | 平衡准确率 | 57.6% (51.8%–63.5%) | 70 | ### [Wearable SSVEP BCI dataset (dry and wet electrodes)](https://bci.report/zh/datasets/wearable-ssvep-102/) · 干湿电极传感器迁移 连同协议阅读： [干电极与湿电极](https://bci.report/zh/topics/dry-vs-wet/) · [deployment-topics.json](https://bci.report/data/deployment-topics.json) **平衡准确率，2 个配置。** 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。 - CCA · 湿电极记录 · 无源域训练: 81.6% (77.7%–85.1%) - CCA · 干电极记录 · 无源域训练: 65.5% (60.6%–70.2%) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 湿电极记录 · 无源域训练 | 平衡准确率 | 81.6% (77.7%–85.1%) | 102 | | [CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 干电极记录 · 无源域训练 | 平衡准确率 | 65.5% (60.6%–70.2%) | 102 | ### [Wearable SSVEP BCI dataset (dry and wet electrodes)](https://bci.report/zh/datasets/wearable-ssvep-102/) · 校准预算 · eTRCA 与 CCA 连同协议阅读： [需要多少校准？](https://bci.report/zh/topics/calibration-budget/) · [deployment-topics.json](https://bci.report/data/deployment-topics.json) **平衡准确率，2 个配置。** 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。 - CCA · 无校准 · 干电极: 65.1% (60.0%–70.0%) - CCA · 无校准 · 湿电极: 81.1% (77.2%–84.8%) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 无校准 · 干电极 | 平衡准确率 | 65.1% (60.0%–70.0%) | 102 | | [CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 无校准 · 湿电极 | 平衡准确率 | 81.1% (77.2%–84.8%) | 102 | ### [Mobile BCI dataset (SSVEP and ERP paradigms)](https://bci.report/zh/datasets/mobile-bci/) · 运动 · SSVEP，5 秒时间窗 连同协议阅读： [移动中的解码](https://bci.report/zh/topics/on-the-move/) · [deployment-topics.json](https://bci.report/data/deployment-topics.json) **平衡准确率，6 个配置。** 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。 - Author-style CCA · 站立 · 头皮 · 8 通道: 88.7% (80.0%–95.9%) - Author-style CCA · 慢走 · 0.8 m/s · 头皮 · 8 通道: 82.9% (74.3%–90.4%) - Author-style CCA · 快走 · 1.6 m/s · 头皮 · 8 通道: 80.9% (72.0%–88.8%) - Author-style CCA · 站立 · 耳部 · 14 通道: 53.1% (47.4%–59.6%) - Author-style CCA · 慢走 · 0.8 m/s · 耳部 · 14 通道: 43.4% (39.6%–47.8%) - Author-style CCA · 快走 · 1.6 m/s · 耳部 · 14 通道: 39.1% (36.7%–41.8%) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 站立 · 头皮 · 8 通道 | 平衡准确率 | 88.7% (80.0%–95.9%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 慢走 · 0.8 m/s · 头皮 · 8 通道 | 平衡准确率 | 82.9% (74.3%–90.4%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 快走 · 1.6 m/s · 头皮 · 8 通道 | 平衡准确率 | 80.9% (72.0%–88.8%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 站立 · 耳部 · 14 通道 | 平衡准确率 | 53.1% (47.4%–59.6%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 慢走 · 0.8 m/s · 耳部 · 14 通道 | 平衡准确率 | 43.4% (39.6%–47.8%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 快走 · 1.6 m/s · 耳部 · 14 通道 | 平衡准确率 | 39.1% (36.7%–41.8%) | 23 | ### [Mobile BCI dataset (SSVEP and ERP paradigms)](https://bci.report/zh/datasets/mobile-bci/) · 运动 · SSVEP，2 秒时间窗 连同协议阅读： [移动中的解码](https://bci.report/zh/topics/on-the-move/) · [deployment-topics.json](https://bci.report/data/deployment-topics.json) **平衡准确率，3 个配置。** 点为估计值，横线为 95% 区间，虚线为随机水平（发布数据中有记录时）。 - Author-style CCA · 站立 · 头皮 · 8 通道: 82.3% (74.6%–89.4%) - Author-style CCA · 慢走 · 0.8 m/s · 头皮 · 8 通道: 70.7% (62.3%–78.6%) - Author-style CCA · 快走 · 1.6 m/s · 头皮 · 8 通道: 68.6% (60.1%–76.7%) | 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 站立 · 头皮 · 8 通道 | 平衡准确率 | 82.3% (74.6%–89.4%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 慢走 · 0.8 m/s · 头皮 · 8 通道 | 平衡准确率 | 70.7% (62.3%–78.6%) | 23 | | [Author-style CCA](https://bci.report/zh/methods/cca/) | 快走 · 1.6 m/s · 头皮 · 8 通道 | 平衡准确率 | 68.6% (60.1%–76.7%) | 23 | [全部方法 →](https://bci.report/zh/methods/) · [全部数据集 →](https://bci.report/zh/datasets/) --- 本文是 https://bci.report/zh/methods/cca/ 的 Markdown 版本，由已发布的网页生成。数字均为聚合结果；使用条款见 https://bci.report/data-use/（英文）。