【摘 要】
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脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是不依赖于外周神经和肌肉,利用外部设备达到与外界沟通交流目的的通信系统。限制BCI系统实际应用的主要原因之一是训练时间冗长。本文基于运动想象（Motor Imagery,MI）的BCI系统,提出一种在不牺牲分类精度的情况下,减少BCI系统训练（校准）时间的新方法。该方法旨在通过使用少量最初可用的脑电（Electroencephal
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脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是不依赖于外周神经和肌肉,利用外部设备达到与外界沟通交流目的的通信系统。限制BCI系统实际应用的主要原因之一是训练时间冗长。本文基于运动想象（Motor Imagery,MI）的BCI系统,提出一种在不牺牲分类精度的情况下,减少BCI系统训练（校准）时间的新方法。该方法旨在通过使用少量最初可用的脑电（Electroencephalography,EEG）训练实验,生成人工数据集,扩充受试者的训练集数据。首先使用欧氏对齐（Euclidean-space Alignment,EA）方法将少量可用训练实验数据与测试数据对齐到一个公共参考点;随后将已对齐的训练数据进行经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）,得到本征模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,混合所选择的IMF,可获得一个人工数据。重复多次,可获得所需要的人工数据集;最后将人工数据集作为扩展集并与原始少量数据集合并,作为一个新的数据集。用该数据集来构建训练模型。文中使用线性判别分析（Liner Discriminate Analysis,LDA）分类器或逻辑回归（Logistic Regression,LR）分类器对测试数据进行判别。本文在两个MI数据集上评估了所提出算法的性能,并与仅使用原始脑电数据（基线）和仅使用EMD算法扩展脑电数据的算法进行了比较。实验结果表明,所提出的算法可以显著减少达到给定性能水平所需的训练数据量,因此有望促进MI-BCI系统的实用化。
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