【摘 要】
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针对多通道四类运动想象(Motor imagery,MI)脑电信号(Electroencephalography,EEG)的分类问题,提出免疫多域特征融合的多核学习SVM(Support vector machine)运动想象脑电信号
【机 构】
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东华大学信息科学与技术学院,东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61806051,61903078),上海市扬帆计划(17YF1426100),上海市自然科学基金(19ZR1402300,20ZR1400400)资助
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针对多通道四类运动想象(Motor imagery,MI)脑电信号(Electroencephalography,EEG)的分类问题,提出免疫多域特征融合的多核学习SVM(Support vector machine)运动想象脑电信号分类算法.首先,通过离散小波变换(Discrete wavelet transform,DWT)提取脑电信号的时频域特征,并利用一对多公共空间模式(One versus the rest common spatial patterns,OVR-CSP)提取脑电信号的空域特征,
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