【摘 要】
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目前,在以运动想象为基础的脑机接口研究中,共空域模式(Common Spatial Pattern,CSP)算法是脑电信号特征提取的主流算法,而如何利用CSP特征进行有效的分类则是该领域的研究热点之一
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目前,在以运动想象为基础的脑机接口研究中,共空域模式(Common Spatial Pattern,CSP)算法是脑电信号特征提取的主流算法,而如何利用CSP特征进行有效的分类则是该领域的研究热点之一。近年来,基于稀疏表示的分类方法(Sparse Representation based Classification,SRC)备受国内外学者的高度关注,为此提出了一种基于Fisher字典学习的脑电分类算法。该算法结合了稀疏重构误差和编码系数进行分类。实测数据的处理结果表明,与传统基于SRC的分类算法相比,所
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