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摘要
为了克服主成分分析（PCA）对共空间模式（CSP）提取脑电信号特征进行降维时，仅考虑主成分对输入变量的表征能力，而忽略了对输出变量进行解释的这一个缺点。提出偏最小二乘回归（PLS）进行降维，首先通过CSP对数据增强后的信号进行特征提取，然后采用PLS进行降维，将提取的主成分信息包含对因变量解释程度高的特征作为特征向量，最后使用PSO-SVM进行分类。使用2005 BCI竞赛的数据集IIIa进行分类测试，结果得到三位被试的想象运动平均分类正确率91.72%，与CSP-LDS、WL-CSP和CSP等算法比较中，三位被试的平均分类正确率最高，验证了该算法的有效性。
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