SSVEP解码算法 - 扩展典型相关分析

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种常用的多变量统计方法，它可以用于从多个特征集中找到它们之间的线性关系。在脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI）领域，典型相关分析被广泛应用于SSVEP（Steady-State Visually Evoked Potential）解码算法中。本文将介绍扩展典型相关分析方法，并提供相应的源代码实现。

SSVEP是一种由视觉刺激引起的稳态脑电活动，它在脑电信号中呈现出特定的频率成分。通过测量头皮上的脑电信号，可以识别被试者注意到的特定频率的视觉刺激。SSVEP解码算法的目标是从脑电信号中识别出被试者所关注的特定频率，以实现脑机接口的控制。

扩展典型相关分析是一种改进的典型相关分析方法，它可以有效地处理多个特征集之间的非线性关系。以下是使用Python编写的扩展典型相关分析算法的示例代码：

import numpy as np
from scipy.linalg import eigh

def extended_cca