换一批脑-机接口中基于相似关系的MR Ps双滤波特征提取算法
Algorithm with double-filters for extraction of MRPs based on similarity in brain-computer interface
摘要针对基于EEG的脑—机接口（BCI）实验数据分布不明朗的特点，双滤波模式（DFP）算法利用样本模式相似性来优化BCI的分类特征———运动相关电位（MRPs）特征的空间（即电极位置）和时间投影方向，使得映射后异类样本模式差异性与同类相似性的比值最大化。该算法考虑MRPs特征对时间、空间的敏感性，并以自适应的方式挖掘它们适合分类的信息；优化时不需要进行样本数据分布假设，符合BCI数据特点。最后，DFP算法对BCI competitionⅠ、Ⅱ两组数据进行实验，识别效果均高于相关比赛的最好成绩，这表明DFP算法能有效提取MRPs特征。
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关键词
脑-机接口脑电信号模式分类相似性brain-computer interface(BCI)electroencephalogram(EEG)pattern classificationsimilarity
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1001-3695.2016.10.031
发布时间
2016-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省高等学校优秀青年创新人才培养计划(育苗工程)项目（2013LYM＿0060，2014KQNCX187）
广东省自然科学基金（2015A030310426）
广东金融学院创新强校工程项目（0000-E205010015005017）
重点实验室开放基金（2016001）
重点实验室开放基金（2016006）
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