【摘 要】
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为解决脑-机接口(BCI)研究中所采集的脑电图(EEG)信号数据分布复杂和训练样本不足的问题,文中提出了一种新的特征提取方法——邻域空间模式(NSP)算法,用于提取BCI想象肢体运动分类算法中使用的重要分类特征——运动相关电位(MRPs).NSP算法不需要对样本的数据分布进行假设,主要利用样本的邻域关系和类别信息寻找最佳投影方向,使得映射后邻域内异类样本距离之和与同类样本距离之和的比值最大化.采用
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（U0635001）,国家自然科学基金资助项目（60505005）
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为解决脑-机接口(BCI)研究中所采集的脑电图(EEG)信号数据分布复杂和训练样本不足的问题,文中提出了一种新的特征提取方法——邻域空间模式(NSP)算法,用于提取BCI想象肢体运动分类算法中使用的重要分类特征——运动相关电位(MRPs).NSP算法不需要对样本的数据分布进行假设,主要利用样本的邻域关系和类别信息寻找最佳投影方向,使得映射后邻域内异类样本距离之和与同类样本距离之和的比值最大化.采用BCI竞赛2003和2001的其中两组数据进行实验,结果表明NSP算法能更有效地提取MRPs特征.
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