基于稳态视觉诱发电位的个体特异性特征解耦方法及其系统

本发明公开了一种基于稳态视觉诱发电位的个体特异性特征解耦方法，包括以下步骤：S1：获取稳态视觉诱发电位信号数据并进行预处理作为输入，使用欧几里得对齐数据，减少会话间差异；S2：使用两个参数相同的双分支特征提取架构分别提取任务特征和个体特异性特征；S3：将提取的特征通过去相关约束以及梯度反转层进行解耦，再使用特征减法减去个体特异性特征获得纯净的任务特征；S4：将纯净的任务特征输入基于注意力的特征增强与分类器模型，结合多损失监督优化模型，实现稳态视觉诱发电位的精准解码。还公开了一种基于稳态视觉诱发电位的个体特异性特征解耦系统。本发明能够实现特征解耦与增强，显著提升解码准确率、信息传输率与鲁棒性。