本文選題：特征提取 + 腦-機接口��； 參考：《計算機工程》2017年01期

【摘要】：針對腦-機接口(BCI)研究數(shù)據(jù)分布不確定問題,提出基于自適應鄰域相似關系識別算法,以提取腦電信號中的運動相關電位(MRP)特征。采用映射后MRP模式的鄰域相似關系,尋找最佳投影方向,使得映射后異類與同類的樣本期望距離的比值最大。利用映射后的樣本距離確定相似概率,避免在高維空間使用距離方程可能產(chǎn)生的不適應性。在隨機生成數(shù)據(jù)和BCI競賽公開數(shù)據(jù)應用中,該算法的識別效果優(yōu)于線性判別分析算法和共空間模式算法。
[Abstract]:In order to solve the problem of uncertain data distribution in BCI, an adaptive neighborhood similarity recognition algorithm is proposed to extract the motion-related potential (MRP) features from EEG signals. By using the neighborhood similarity relation of the mapped MRP model, the best projection direction is found, which makes the ratio of the expected distance between the post-mapping heterogeneity and the similar samples to be the largest. The similarity probability is determined by using the mapped sample distance to avoid the possible inadaptability of using the distance equation in high dimensional space. In the applications of randomly generated data and BCI open data, the recognition effect of this algorithm is better than that of linear discriminant analysis (LDA) algorithm and common space pattern algorithm.
【作者單位】： 廣東金融學院應用數(shù)學系;
【基金】：廣東高校優(yōu)秀青年創(chuàng)新人才培養(yǎng)計劃項目(2013LYM_0060,2014KQNCX187) 廣東省自然科學基金(2015A030310426) 廣東金融學院創(chuàng)新強校工程項目“隨機擾動下具有反應擴散的神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性與混沌同步研究”(0000-E205010015005017) 中山大學廣東省計算科學重點實驗室開放課題基金(2016006)
【分類號】：R318;TP301.6

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本文編號：2006889