研究目的
提出一种基于脑电的脑机接口中新的运动想象分类方法，该方法采用信号依赖正交变换进行特征提取，并将其性能与现有最先进的特征提取方法进行比较。
研究成果
基于LP-SVD的特征提取方法在从脑电信号中分类运动想象动作方面优于基于DCT和AAR的方法。结合额外特征和通道选择方法进一步提高了分类准确率，平均准确率达到81.38%。
研究不足
该研究聚焦于特定数据集（BCI IIIa竞赛数据集）和特定类型的脑电信号处理（运动想象分类），未探讨该方法对其他数据集或脑电信号类型的泛化能力。
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[2019年IEEE电力电子学会新兴技术研讨会：无线电能传输(WoW) - 英国伦敦 (2019.6.18-2019.6.21)] 2019年IEEE电力电子学会新兴技术研讨会：无线电能传输(WoW) - 耦合板对单开关电容耦合无线电能传输系统的影响
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DOI：10.1109/wow45936.2019.9030651
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
本文提出一种基于脑电图（EEG）的脑-机接口（BCI）中新的运动想象分类方法。该方法采用信号依赖的正交变换——线性预测奇异值分解（LP-SVD）进行特征提取，其变换定义将映射设为线性预测系数滤波器冲激响应矩阵的左奇异向量。通过基于逻辑树的模型分类器，将提取的特征分为四类运动想象动作之一。该方法首先与两种相关的前沿特征提取方法（即离散余弦变换（DCT）和自适应自回归（AAR）方法）进行基准测试。LP-SVD方法以67.35%的准确率大幅超越其他方法（相比DCT提高25%，相比AAR方法提高6%）。为进一步提升提取特征的区分能力并降低计算复杂度，我们通过纳入变换后EEG的Q统计量和霍特林T2统计量这两个额外特征来扩展提取的特征子集，并引入新的EEG通道选择方法?；诶┱固卣骷屯ǖ姥≡穹椒ǖ腅EG分类性能，与先前报道的多个基于BCI IIIa竞赛数据集的前沿分类方法进行了比较。我们的方法以81.38%的平均准确率位居第二。
作者：
HAMZA BAALI，AIDA KHORSHIDTALAB，MOSTEFA MESBAH，MOMOH J. E. SALAMI
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