【摘 要】
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针对因脑电信号存在个体差异性而造成多类运动想象脑电信号特征提取困难和识别正确率较低的问题,提出一种基于PSO-CSP-SVM的运动想象脑电信号特征提取及分类算法。首先,利用
【机 构】
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中国石油大学（华东）控制科学与工程学院,浙江大华技术股份有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(20CX05006A),国家自然科学基金资助项目(60775052),中石油重大科技项目(ZD2019-183-007)
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针对因脑电信号存在个体差异性而造成多类运动想象脑电信号特征提取困难和识别正确率较低的问题,提出一种基于PSO-CSP-SVM的运动想象脑电信号特征提取及分类算法。首先,利用粒子群优化(PSO)算法优化得到不同个体脑电信号的最佳时间段和频段;然后,基于优化时频段的脑电信号,利用"一对多"共空间模式(OVR-CSP)算法进行特征提取,将特征向量输入到"一对一"支持向量机(OVOSVM)中实现分类,并且将分类错误率作为PSO算法的适应度函数值;最后,采用BCI2005de
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