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ISSN: 2333-9721
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-  2015 

脑机接口中多线性主成分分析的张量特征提取

DOI: doi:10.7507/1001-5515.20150096

Keywords: 脑机接口, 张量, 多线性主成分分析, 特征提取, 多通道脑电信号

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Abstract:

脑机接口(BCI)可以直接通过脑电(EEG)信号控制外部设备。本文针对传统主成分分析(PCA)和二维主成分分析(2DPCA)处理多通道EEG信号的局限性, 提出了多线性主成分分析(MPCA)的张量特征提取和分类框架。首先生成张量EEG数据, 然后进行张量降维并提取特征, 最后用Fisher线性判别分析分类器进行分类。实验中将新方法应用到BCI competitionⅡ数据集4和BCI competitionⅣ数据集3, 分别使用了EEG数据的时空二阶张量表示形式和时空频三阶张量表示形式, 通过对可调参数多次调试, 取得了高于其它同类降维方法的最佳结果。二阶输入最高正确率分别达到81.0%和40.1%, 三阶输入分别达到76.0%和43.5%

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