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基于共空间模式滤波和优化复杂网络的多通道注意力检测方法
文献摘要：
在异步脑机接口系统中,检测注意力水平可以作为识别控制和非控制状态的一个有效指标.但是现有算法的注意力检测精度较低,难以满足异步脑机接口的高可靠性要求,为此,本文提出了一种基于共空间模式滤波和优化复杂网络的多通道注意力检测方法,通过共空间模式滤波算法进行空间降维,构建优化参数的复杂网络结构并提取图论特征,用于分类专注和放松状态下的脑电信号.16名受试者的交叉验证结果表明,相比于注意力检测中常用的优化复杂网络方法和 α+β+δ+θ+R方法,本文所提方法在数据长度为0.5 s和1 s时都取得了更高的分类准确率.
文献关键词：
注意力检测;脑机接口;优化复杂网络;共空间模式滤波
中图分类号：
作者姓名：
丛艳平;曹林林;赵靖;王欣蕊
作者机构：
广州航海学院信息与通信工程学院,广东广州 510725;北京联合大学城市轨道交通与物流学院,北京 100101;燕山大学电气工程学院,河北秦皇岛 066004
文献出处：
引用格式：
[1]丛艳平;曹林林;赵靖;王欣蕊-.基于共空间模式滤波和优化复杂网络的多通道注意力检测方法)[J].燕山大学学报,2022(06):541-546
A类：
共空间模式滤波,优化复杂网络
B类：
多通道,通道注意力,注意力检测,异步,脑机接口,注意力水平,识别控制,有效指标,检测精度,高可靠性,滤波算法,行空,优化参数,复杂网络结构,图论,放松,脑电信号,交叉验证,复杂网络方法,+R,分类准确率
AB值：
0.255318
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