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的特征提取方法在脑电信号运动想象任务分类中优于DCT和AAR基方法。加入附加特征和通道选择流程后进一步提高了分类准确率。该方法在现有先进分类算法中排名第二，平均准确率达81.38%。
研究不足
该研究未涉及参数调优问题，而参数调优可进一步提升算法性能。所有实验过程中变换系数的数量均保持恒定。
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[IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 使用固态源分子束外延技术在InP(001)倾斜衬底上生长InGaAs太阳能电池
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[IEEE 2019化合物半导体周（CSW）- 日本奈良（2019.5.19-2019.5.23）] 2019年化合物半导体周（CSW）- 使用固态源分子束外延技术在InP(001)倾斜衬底上生长InGaAs太阳能电池
DOI：10.1109/iciprm.2019.8819201
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:21:01
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（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提高25%，较AAR方法提高6%）。为进一步提升特征区分能力并降低计算复杂度，我们通过引入EEG变换后的Q统计量和霍特林T2统计量扩展特征子集，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竞赛数据集上已报道的多种前沿分类方法进行对比，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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