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摘要
本研究旨在通过对脑电信号的优化特征进行提取和分类以实现单次运动想象的解码。在多通道脑电信号分类识别中,各通道数据以及空间滤波器的数目选择方面往往缺乏有效的特征选取策略。针对此问题,提出了一种结合稀疏思想和贪婪搜索的方法对共空间模式的特征提取进行改进。采用改进后的共空间模式可以有效克服传统方法提取的特征向量空间会存在特征模式重复选取的问题,提取的特征差异更明显。然后采用Fisher线性判别分析对其进行分类。结果表明所提出方法的准确性较传统共空间模式方法提高了19%,利用更少的数据便可以使判别准确率达到最优。本文在脑电信号的特征提取方面取得的研究成果,为实现运动想象脑电信号解码奠定了基础。
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