CSP算法在多任務下的擴展及在腦-機接口中的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、特征提取作為BCI系統(tǒng)中最重要的一個環(huán)節(jié)，直接影響著整個系統(tǒng)的分類性能。共空域模式(CSP)是一種空域濾波算法，它主要用于提取多通道EEG信號的空域特征。雖然CSP算法的分類性能非常優(yōu)良，但它是一種二進制算法，只適用于兩種思維任務的特征提取。為了提高BCI系統(tǒng)的信息傳輸率，需要將CSP算法擴展到多類模式。
　　 聯(lián)合對角化CSP算法是一種將二進制CSP算法擴展到多類模式的方法，是對多個協(xié)方差矩陣進行近似聯(lián)合對角化，并利用主成分分

2、析和空域子空間來提取EEG信號的特征。本文建議了三種近似聯(lián)合對角化算法：Jacobi算法，ffdiag算法和UEDGI算法。文中從收斂速度、算法處理后各類協(xié)方差矩陣的灰度圖、算法的分類結果以及算法的運行時間四個方面分析這三種算法的性能，最終得出UEDGI算法為最佳選擇。5名受試者的平均分類正確率為：78.31％，相應的平均信息傳輸率為13.62比特/分鐘。除此之外，文中還詳細介紹了另外兩種多類CSP算法：一對一CSP算法和一對多CSP算

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