【摘 要】
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针对多任务运动想象条件下脑电导联选取质量差、搜索时间长的问题,提出了一种基于公共空间模式(CSP)和顺序浮动双向选择算法(SFFS-SFBS)的两级导联特征选取方法.首先,结合空
【机 构】
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东南大学机械工程学院,上海大学机电工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1664258,51575103);国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100906)
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针对多任务运动想象条件下脑电导联选取质量差、搜索时间长的问题,提出了一种基于公共空间模式(CSP)和顺序浮动双向选择算法(SFFS-SFBS)的两级导联特征选取方法.首先,结合空域滤波分析各个被试的时频特性,确定相应的特征时间和特征频率;然后由训练集的CSP滤波系数计算各个导联在特征提取过程中的权重大小,根据权重排序缩小导联搜索空间;最后,运用以训练集交叉检验正确率为评价准则的SFFS-SFBS算法在相应的搜索空间内双向选择最优的导联序列.实验结果表明,在保证较高分类正确率的前提下,与传统SFFS算法和改
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