文档摘要：针对脑电信号的非平稳性及校准过程复杂费时的问题,提出一种静息态欧氏空间对齐源域样本筛选方法.首先在欧氏空间中将受试者静息态数据与其运动想象信号进行对齐,以减少与运动想象任务无关的因素的干扰,然后依据欧氏距离度量准则剔除距离目标域样本较远的源域样本,进一步减少源域样本与目标域样本之间的差异,从而提升迁移学习的效果.在运动想象公开竞赛数据集BCICompetition4的Dataset1和Dataset2a上分别获得了80.71％与74.46％的平均准确率,实验结果表明所提方法可以有效改善脑电信号的非平稳性,提高运动想象信号的分类正确率.
Abstract：Tosolvetheproblemofnon-stationarityofEEGsignalandcomplexandtime-consumingcalibrationprocess,asourcedomaintrialselectionmethodbasedonEuclideanspacerestdataalignmentisproposed.Firstly,thesubjects'EEGtrialsarealignedwiththeirrest-statedatainEuclideanspacetoreducetheinterferenceoffactorsunrelatedtomotorimagerytask.Then,accordingtoEuclideandistancemeasurementcriteria,thesourcedomainsamplesthatarefarawayfromthetargetdomainsamplesareeliminatedtofurtherre-ducethedifferencebetweenthesourcedomainandthetargetdomainsamples,soastoimprovetheeffectoftransferlearning.Theaver-ageaccuracyratesof80.71%and74.46%areobtainedontwoopenmotorimagerydatasetsofBCICompetitionIVdataset1anddata-set2a,respectively.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyamelioratethenon-stationarityofEEGsignalandimprovetheclassificationaccuracyofmotorimagerysignals.
作者：楚超 祝磊 杨君婷 黄爱爱 张建海 Author：CHUChao ZHULei YANGJunting HUANGAiai ZHANGJianhai
作者单位：杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州310018;浙江省脑机协同智能重点实验室,浙江杭州310018
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(6)
分类号：TP391
关键词：脑机接口 运动想象 迁移学习 域适应 个体差异
Keywords：brain-computerinterface motorimagery transferlearning domainadaptation individualdifference
机标分类号：TP39F752.742.4TN911.7
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：浙江省重点研发计划项目一种基于静息态欧氏空间对齐迁移学习的运动想象源域样本筛选方法[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(6)楚超 祝磊 杨君婷 黄爱爱 张建海针对脑电信号的非平稳性及校准过程复杂费时的问题,提出一种静息态欧氏空间对齐源域样本筛选方法.首先在欧氏空间中将受试者静息态数据与其运动想象信号进行对齐,以减少与运动想象任务无关的因素的干扰,然后依据欧氏距离...参考文献和引证文献
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