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摘要
本发明公开了一种基于黎曼特征迁移的脑磁图信号分类方法、装置及介质,其中方法包括以下步骤：获取脑磁图信号,采用带通滤波器和空间滤波器对所述脑磁图信号进行滤波处理,得到滤波信号；根据所述滤波信号的样本协方差矩阵构建黎曼特征；根据已有受试者的标签信息引入判别子空间对齐方法,对已有受试者和目标受试者的黎曼特征进行对齐；根据特征对齐后的已有受试者特征和标签训练分类器,并采用训练后的分类器预测目标受试者脑磁图信号的类别。本发明通过判别子空间对齐算法来缩小源域和目标域之间的特征分布差异,提高了模型训练特征的质量,相比传统的跨受试者迁移学习方法能更好地提高预测准确率,可广泛应用于脑机接口领域。
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