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摘要
目的：针对运动想象脑电（MI-EEG）信号个体差异性大，特征质量依赖频带的选择，导致多类MI-EEG信号识别效果差的问题，提出节律自适应的空域特征提取方法。方法：用滤波器组共空间模式（FBCSP）提取多个频带的空域特征，结合免疫粒子群优化算法，对特征提取过程中的频、空参数寻优，实现节律、空域特征提取参数的自适应调整，获取最优节律下的FBCSP空域特征，提升多类MI-EEG信号的识别准确率。结果：本文方法在BCI-Ⅳ Dataset 2a、BCI-ⅢDataset 3a数据集上取得85.49%的平均准确率，较原始FBCSP方法提升10.84%。结论：本文方法更好地获取了脑电空域特征，能有效提高分类正确率，为MI-EEG分类提供了新的解决思路。
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