La interfaz cerebro-ordenador (BCI) desempeña un papel importante en la asistencia a pacientes con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) para permitirles participar en la comunicación y el entretenimiento. En este estudio, se propone un nuevo método de identificación de objetivos basado en el análisis de correlación canónica de proyección de canales (CP-CCA) para el sistema BCI basado en el potencial visual evocado de estado estable (SSVEP). Las señales de electroencefalografía (EEG) de un solo canal de múltiples ensayos se registraron cuando el sujeto está bajo la misma frecuencia de estímulo. Se obtuvieron los CCA entre las señales de EEG de un solo canal de múltiples ensayos y las señales de referencia de seno-coseno. A continuación, se utilizó la señal de referencia óptima de cada canal para estimar la señal de EEG de prueba. Para validar el método propuesto, adquirimos el conjunto de datos de entrenamiento con dos condiciones de prueba que incluían la longitud óptima de la ventana de tiempo y el número de ensayos de los datos de entrenamiento. Los experimentos fuera de línea llevaron a cabo una comparación del método propuesto con el método tradicional de análisis de correlación canónica (CCA) y de análisis de densidad del espectro de potencia (PSDA) utilizando un conjunto de datos SSVEP de 5 clases que se registraron de 10 sujetos. Basándose en el conjunto de datos de entrenamiento, se llevó a cabo el experimento de control del helicóptero 3D en línea. Los resultados experimentales fuera de línea mostraron que el método propuesto superó a los métodos CCA y PSDA en términos de precisión de clasificación y tasa de transferencia de información (ITR). Además, los experimentos en línea de control de helicópteros de 3DOF alcanzaron una precisión media del 87,94 ± 5,93% con un ITR de 21,07 ± 4,42 bits/min.
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