【摘 要】
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该文提出了一种基于lq范数和截断加权Schatten-p范数(LQTWSP)的非凸优化模型,旨在准确挖掘多通道脑电波信号中固有的同时稀疏和低秩属性,并选择了一种有效的迭代方案求解非凸优化模型。通过实验验证该文LQTWSP方法的性能。将LQTWSP与基于内点法的SCLR(SCLR-I)、基于交替方向乘子法的SCLR(SCLR-A)、同步正交匹配追踪(SOMP)法、块稀疏贝叶斯学习(BSBL)和同步贪婪分析追踪(SGAP)法进行比较。实验在Physical Bank数据库的CHB-MIT头皮脑电波数据库上进行
【基金项目】
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国家自然科学基金(61801199),江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA510004),金陵科技学院高层次人才科研启动项目(jit-b-201801)。
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该文提出了一种基于lq范数和截断加权Schatten-p范数(LQTWSP)的非凸优化模型,旨在准确挖掘多通道脑电波信号中固有的同时稀疏和低秩属性,并选择了一种有效的迭代方案求解非凸优化模型。通过实验验证该文LQTWSP方法的性能。将LQTWSP与基于内点法的SCLR(SCLR-I)、基于交替方向乘子法的SCLR(SCLR-A)、同步正交匹配追踪(SOMP)法、块稀疏贝叶斯学习(BSBL)和同步贪婪分析追踪(SGAP)法进行比较。实验在Physical Bank数据库的CHB-MIT头皮脑电波数据库上进行
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