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摘要
由于事件相关电位（ERP）信噪比低、变异性强，其在大脑皮层所体现的空间-时间信息分布在不同RSVP范式下的分布差异较大，并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定，分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此，从频-时-空域多个角度出发，通过设计两个交替迭代优化的空时域滤波器进行特征提取，提出了一种多层频时空ERP特征提取的目标分类算法（STAEE）以增强RSVP-BCI的解码性能.算法共分为滤波器组模块、时间窗分解模块、空时域滤波模块和感兴趣区域选择模块.在两个公共RSVP数据集的分类任务中，相较于结构化判别分析（HDCA）、共空域模式（CSP）、滤波器组共空域模式（FBCSP）以及空时判别分析（STDA）4个基准算法，所提出的STAEE算法获得了更高的曲线下面积（AUC），这表明该算法能够有效克服ERP在不同数据集分布的变异性，提升识别系统的分类性能.
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