【摘 要】
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在脑机接口系统中，基于mVEP的一般特征提取方法是：选取包含N2和P2成分的时间窗，分别提取目标刺激和非目标刺激下时间窗内的EEG信号；为防过拟合，采用降采样方法对EEG信号进行降
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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在脑机接口系统中，基于mVEP的一般特征提取方法是：选取包含N2和P2成分的时间窗，分别提取目标刺激和非目标刺激下时间窗内的EEG信号；为防过拟合，采用降采样方法对EEG信号进行降维。然而这种方法必损失大量有用信息，必造成最终分类效果误差。本文采用基于过完备字典的压缩感知方法，利用行阶梯观测矩阵，对时间窗内EEG信号进行降维处理，利用信号在过完备字典上的稀疏度最大限度的对原信号进行了压缩，同时也最大可能的保留了原信号特性。然后为抑制随机噪声采用稀疏降噪的方法进行降噪。经LDA分类器进行分类识别验证，本文特征相较降采样特征分类结果有显著提高。
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