【摘 要】
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共空间模式(CSP)是脑电信号特征提取的主要方法,但它存在较严重的过拟合问题。本文提出对多通道脑电数据划分多个区域,分别用CSP算法提取各区域的脑电数据特征,对得到的各特
【机 构】
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西南交通大学信息学院; 西南科技大学计算机学院;
【基金项目】
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四川省人社厅留学择优资助项目;绵阳网络融合工程实验室开放基金资助项目(12ZXWK07)
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共空间模式(CSP)是脑电信号特征提取的主要方法,但它存在较严重的过拟合问题。本文提出对多通道脑电数据划分多个区域,分别用CSP算法提取各区域的脑电数据特征,对得到的各特征分别进行线性分类,用Choquet模糊积分融合各线性分类结果,有助于克服脑电信号处理的过拟合问题和提高脑电信号识别准确度,从而给出了脑电数据处理的一种新框架。采用2005年国际脑机接口(BCI)竞赛数据验证该处理框架,获得的识别准确率显著提高,并且在一定程度上解决了CSP的过拟合问题,显示了本框架处理脑电信息的有效性。
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