换一批多层频时空特征提取的RSVP目标分类算法
Multilayer Classification Algorithm of Frequency-Time-Space Feature Extraction on RSVP Task
摘要由于事件相关电位(ERP)信噪比低、变异性强,其在大脑皮层所体现的空间-时间信息分布在不同RS-VP范式下的分布差异较大,并且传统基于CSP或LDA的单试次解码算法在不同数据集下分类性能不稳定,分类模型鲁棒性在数据集间有限.对此,从频-时-空域多个角度出发,通过设计两个交替迭代优化的空时域滤波器进行特征提取,提出了一种多层频时空ERP特征提取的目标分类算法(STAEE)以增强RSVP-BCI的解码性能.算法共分为滤波器组模块、时间窗分解模块、空时域滤波模块和感兴趣区域选择模块.在两个公共RSVP数据集的分类任务中,相较于结构化判别分析(HDCA)、共空域模式(CSP)、滤波器组共空域模式(FBCSP)以及空时判别分析(STDA)4个基准算法,所提出的STAEE算法获得了更高的曲线下面积(AUC),这表明该算法能够有效克服ERP在不同数据集分布的变异性,提升识别系统的分类性能.
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关键词
脑-机接口(BCI)快速序列视觉呈现(RSVP)空时滤波特征提取brain-computer interface(BCI)rapid serial visual presentation(RSVP)spatiotemporal filteringfeature extraction
分类号
R318（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.15918/j.tbit1001-0645.2023.071
发布时间
2024-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（61431007）
国家自然科学基金（61601028）
国家自然科学基金（U2241208）
国家重点研发计划（YFB1002505）
广东省重点研发计划项目（2018B030339001）
北京市科技计划项目（Z201100004420015）
中央高校基本科研业务费专项（FRF-TP-20-017A1）
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