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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019光子学北美会议(PN) - 针对高纬度地区优化双面硅异质结太阳能电池

DOI：10.1109/PN.2019.8819568 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，该变换将映射定义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。首先将该方法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（较DCT方法高25%，较AAR方法高6%）。为进一步提高提取特征的区分能力并降低计算复杂度，我们通过引入变换后EEG的Q统计量和霍特林T2统计量这两个额外特征来扩展特征子集，并提出新的EEG通道选择方法?；诶┱固卣骷屯ǖ姥≡穹椒ǖ腅EG分类性能与BCI IIIa竞赛数据集上先前报道的多种前沿分类方法进行了比较，本方法以81.38%的平均准确率位列第二。
作者： HAMZA BAALI，AIDA KHORSHIDTALAB，MOSTEFA MESBAH，MOMOH J. E. SALAMI
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研究概述 实验方案 设备清单

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相关最先进方法。结合额外特征和通道选择方法进一步提升了性能，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）及某一类脑电信号处理方式，未探究该方法对其他数据集或信号类型的泛化能力。变换系数的数量保持恒定，这可能并非适用于所有情况的最优选择。

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