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目前EEG信号的应用前景广阔，在医疗健康、教育领域、人机交互等方面有着重要应用价值。为运动功能丧失的患者提供了一条与大自然交互的新道路。基于SSVEP的脑机交互系统具有较高的信息传输速率，而且校正时间较短，一直以来都是研究中的热点。本系统通过分析脑电信号的生理基础以及设计视觉刺激器，设计了基于SSVEP的脑机接口系统。并且对四种不同刺激频率下的 SSVEP 信号进行分析，通过比较3种不同算法的识别效果，最终采用滤波器组典型相关分析（Filter Bank Canonical Correlation Analysis, FBCCA）结合深度学习卷积神经网络分类算法进行SSVEP信号的识别分类。本团队设计的脑机交互系统，由于系统在通讯过程需要传输大量数据，可以实现对远端机械臂的实时跟踪控制。。