基于空間投影的核CSP算法研究及在腦機接口中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、腦機接口(BCI)是一種不依賴于正常的由外圍神經(jīng)和肌肉組成的輸出通路的通訊系統(tǒng),用于傳送信息和命令到外部世界。這個系統(tǒng)對于癱瘓的病人意義重大,可以用來控制輪椅或其他外部設(shè)備,進而來完成他們的意圖。
　　特征提取作為 BCI系統(tǒng)中最重要的環(huán)節(jié),影響著整個系統(tǒng)的分類性能。共空域模式(Common spatial pattern,CSP)算法是一種常用的空域濾波算法,主要用于提取多通道EEG信號的空域特征。由于CSP算法中源信號和記錄的

2、腦電波信號間既含有嚴格的線性模式假設(shè)關(guān)系又含有非常少的基于核函數(shù)的非線性模式,所以線性CSP算法和非線性核CSP算法均不能準確地描述大腦特征。
　　為了提高模式分類的性能,本文提出了一種新型的基于線性和非線性核函數(shù)的混合核CSP算法。使用K-均值聚類來緩解計算復(fù)雜度,并使用 Nystrom近似來減少核矩陣的特征值分解時的內(nèi)存需求。即先對帶通濾波后的腦電圖數(shù)據(jù)集進行降維處理,然后使用 Nystrom近似來保證核矩陣在高維特征空間中低

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