10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0239
核张量子空间分解EEG特征提取方法研究
针对共空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)对源信号和记录的脑电信号之间严格的线性模式的假设关系,充分发挥张量在多维上同时处理的优势,研究了一种核张量子空间分解EEG特征提取方法.首先生成EEG数据的张量,利用带二次等式约束的最小二乘问题解决张量分解问题,并将张量扩展到子空间,减小计算的压力,最后推广到核空间,将数据投影到高维特征空间来增强辨别能力.实验数据采用2005年BCI竞赛III的数据集III_3a,实验结果表明,KTSD方法能够从多类运动想象任务的EEG数据中提取相应的特征,并得到较好分类结果和运行效率.
EEG数据、核张量、子空间、核空间
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TN911.7
国家自然科学基金面上项目61473339;秦皇岛市科学技术与研究发展计划2012021A057
2019-10-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
132-137,144