基于子空间对齐与自适应CSP算法的运动想象脑电信号分类

来源 :光电子.激光 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liongliong433
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在脑机接口中,让分类器从一个用户适应到另一个用户是具有挑战性的,但对于减少新用户的训练时间是必要的.但由于每个个体的神经信号存在着差异,常用的特征提取方法训练的分类器,应用于不同的用户时,准确率很低.因此本文提出了一种新的自适应共空间模式的特征提取方法,该算法通过选择合适的候选试验更新协方差矩阵,然后对提取的特征进行子空间对齐,最后用于训练分类器进行分类.由实验结果得出该方法的分类准确率优于传统的CSP算法和传统的自适应CSP算法,最后通过对提取特征的可视化可以看出改进的子空间对齐可以降低源域与目标域的域方差,减小源域与目标域之间的差异.
其他文献
提出了一种基于量子点膜片的液晶显示器件,经过夜视兼容特性分析、对比实验验证、夜视兼容辐亮度数据分析后,证实采用此量子点背光方案的液晶显示器具有满足夜视兼容要求的可
电力电子变压器(power electronics transformer,PET)技术作为一种新型的电力电子变电设备,能够实现交直流系统灵活组网、功率路由和电能质量管理等功能,为增强配用电系统的