【摘 要】
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自回归(AR)模型和多变量自回归(MVAR)模型是脑机接口(BCI)系统脑电信号(EEG)常用的特征提取方法。AR模型没有考虑多通道间的相互关系,MVAR模型虽然考虑了多通道间相互关系,但
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,河北省信息传输与信号处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473339),首批河北省青年拔尖人才支持计划([2013]17),京津冀基础研究合作专项(F2019203583)资助项目
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自回归(AR)模型和多变量自回归(MVAR)模型是脑机接口(BCI)系统脑电信号(EEG)常用的特征提取方法。AR模型没有考虑多通道间的相互关系,MVAR模型虽然考虑了多通道间相互关系,但是会出现模型过参数化问题。为解决MVAR模型过参数问题,本文提出采用组LASSO罚MVAR模型对脑电信号进行特征提取,采用梯度下降和块坐标下降相结合的方法估计模型参数,然后采用线性支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类。实验结果表明,组LASSO罚MVAR模型的分类正确率达93%,高于MVAR模型、LASSO-MVAR
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