【摘 要】
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针对运动想象脑电信号因受试者个体差异导致辨识精度低的问题，本文提出了基于个体自适应的运动想象脑电信号特征表征方法。首先从个体差异和频带信号特点出发，提出了基于拓展式相关特征（ReliefF）的自适应通道选择方法；通过提取各频带信号5个时频域观察特征，运用ReliefF算法对各频带信号通道进行有效性评估，进而实现各频带信号通道选择。其次提出了基于快速相关滤波算法（FCBF）的共空间模式（CSP）特征
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61773078）； 2533）','2202','QIyqhg8I9xaeK6_Vq5fuaDEeGhXGm9BpEczsza6mAIkjAvKT2AlDZw==');
">江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX202533）；
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针对运动想象脑电信号因受试者个体差异导致辨识精度低的问题，本文提出了基于个体自适应的运动想象脑电信号特征表征方法。首先从个体差异和频带信号特点出发，提出了基于拓展式相关特征（ReliefF）的自适应通道选择方法；通过提取各频带信号5个时频域观察特征，运用ReliefF算法对各频带信号通道进行有效性评估，进而实现各频带信号通道选择。其次提出了基于快速相关滤波算法（FCBF）的共空间模式（CSP）特征表征方法（CSP-FCBF）；通过CSP提取脑电信号特征，运用FCBF进行特征优化得到最优特征集，从而实现运动想象脑电信号状态有效表征。最后使用支持向量机（SVM）作为分类器进行分类辨识。实验分析结果表明，本文所提方法能有效实现运动想象脑电信号状态表征，四类状态平均辨识精度达到了（83.0±5.5）%，较传统的CSP特征表征方法提高6.6%。本文在运动想象脑电信号特征表征方面取得的研究成果，为实现自适应的脑电信号解码及其应用奠定了基础。
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