典型文献
运动想象脑电信号的跨域特征学习方法
文献摘要：
运动想象脑电信号采集成本高且个体差异大,跨个体域构建脑电信号模式识别模型属于典型的小样本跨域学习任务.针对该任务,提出了一种运动想象脑电信号的跨域特征学习方法.该方法首先选择最优度量方法对齐协方差并提取共同空间模式特征;其次,在该特征基础上采用领域自适应方法学习目标域的最优跨域特征.为验证所提方法的可行性与有效性,采用经典模型识别跨域特征,在两个公开的数据集上进行对比实验.实验结果表明,通过所提方法学习到的跨域特征,在运动想象模式识别中明显优于现有方法学习到的特征.此外,还详细对比了跨域特征学习方法的各项参数设置、性能及效率.
文献关键词：
运动想象;脑电信号;跨域特征学习;领域自适应;协方差对齐
中图分类号：
作者姓名：
韦泓妤;陈黎飞;罗天健
作者机构：
福建师范大学计算机与网络空间安全学院,福州 350108;福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室,福州 350108;福建师范大学福建省应用数学中心,福州 350108
文献出处：
引用格式：
[1]韦泓妤;陈黎飞;罗天健-.运动想象脑电信号的跨域特征学习方法)[J].计算机应用研究,2022(08):2340-2346,2351
A类：
跨域特征学习,协方差对齐
B类：
运动想象脑电信号,脑电信号采集,个体差异,模式识别,识别模型,小样本,学习任务,共同空间,空间模式,模式特征,特征基,领域自适应,自适应方法,方法学,学习目标,目标域,模型识别,过所,参数设置
AB值：
0.197526
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