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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> Learning Optimal Time-Frequency-Spatial Features by the CiSSA-CSP Method for Motor Imagery EEG Classification.

Learning Optimal Time-Frequency-Spatial Features by the CiSSA-CSP Method for Motor Imagery EEG Classification.

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第一作者： Hai,Hu
第一单位： Department of Precision Instrument, Tsinghua University, Beijing 100084, China.
作者： Hai,Hu [1] ; Zihang,Pu [1] ; Haohan,Li [1] ; Zhexian,Liu [1] ; Peng,Wang [1]
作者单位： Department of Precision Instrument, Tsinghua University, Beijing 100084, China. [1]
关键词 circulant singular spectrum analysis (CiSSA)common spatial patterns (CSP)motor imagerytime-frequency-spatial features
医学主题词 想像(Imagination);信号处理, 计算机辅助(Signal Processing, Computer-Assisted);脑(Brain);脑电描记术(Electroencephalography);算法(Algorithms)
DOI 10.3390/s22218526
PMID 36366225
发布时间 2022-11-17
基金项目
2018YFB2003201/National Key Research and Development Program of China
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2022年22卷21期

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