【摘 要】
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基于小波包分解和共空域模式的方法(WPD-CSP)弥补了CSP方法的频率缺陷,但是非常耗时。针对此问题,提出基于通道选择的WPD-CSP改进方法。使用Fisher判别准则(FDC)选择被试特异的最优通道,对选择的通道进行WPD分解,选择与运动想象任务相关的频率子带进行CSP特征提取,采用Fisher线性判别分析(FLDA)进行分类。使用公开的脑机接口(BCI)竞赛数据集和自采集数据集进行实验,所提方法分别取得了83.11%和71.49%的最高平均分类准确率。与现有方法相比,该方法具有较好的分类准确率,减少
【机 构】
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桂林航天工业学院电子信息与自动化学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61967004、11901137、81960324),广西自然科学基金项目(2018GXNSFBA281023、2016GXNSFBA380160),广西自动检测技术与仪器重点实验室基金项目(YQ19209、YQ18107),2020年广西高校中青年教师科研基础能力提升基金项目(2020KY21017),桂林电子科技大学研究生教育创新计划基金项目(2019YCXB03)。
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基于小波包分解和共空域模式的方法(WPD-CSP)弥补了CSP方法的频率缺陷,但是非常耗时。针对此问题,提出基于通道选择的WPD-CSP改进方法。使用Fisher判别准则(FDC)选择被试特异的最优通道,对选择的通道进行WPD分解,选择与运动想象任务相关的频率子带进行CSP特征提取,采用Fisher线性判别分析(FLDA)进行分类。使用公开的脑机接口(BCI)竞赛数据集和自采集数据集进行实验,所提方法分别取得了83.11%和71.49%的最高平均分类准确率。与现有方法相比,该方法具有较好的分类准确率,减少
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