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共空域子空间分解文献资料
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核共空域子空间分解特征提取算法研究
脑-机接口中特征提取算法是脑电信号处理的关键步骤.提出一种基于核方法的核共空域子空间分解特征提取算法,将用于多通道两类别分类的共空域子空间分解算法推广到核空间.应用新算法对BCI竞赛Ⅱ的数据集Ⅳ进行实验仿真.实验中核函数使用的是线性核函数,求解空域滤波器时,为了减小计算的压力,在原空间对每一个试验的训练数据进行层次聚类,训练的分类器为近邻分类器,实验的测试集结果为84％,与数据集Ⅳ的竞赛胜利者的分类结果相同.
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基于CSSD-DE通道选择算法的ECoG分类研究
在脑机接口(BCI)的研究中,通道在提取脑电信息的过程中起着十分关键的作用.本研究提出基于共空域子空间分解-微分进化算法(CSSD-DE)的脑机接口通道选择方法,并且使用逻辑线性分类器进行分类.在对皮层脑电信号(ECoG)进行通道选择的过程中取得了使用少数通道就可以达到令人满意的分类效果.当优通道个数为6,识别正确率达到93％,优于2005年脑机接口竞赛Ⅲ数据集Ⅰ的第一名的正确率(91％).并提出将大相关小冗余度(mRMR)和支持向量机回归特征消去(SVM-RFE)算法应用于通道选择进行对比,mRMR算法得出优通道个数为7,识别正确率为87％,SVM-RFE算法得出的优通道个数为6,识别正确率为81％.
