典型文献
面向运动意图解码的共空间模式及其扩展算法研究综述
文献摘要：
运动想象脑-机接口(MI-BCI)在人体运动功能康复、替代、增强等方面具有重要研究意义与应用价值.共空间模式(CSP)算法旨在增强MI诱导头皮脑电(EEG)特征的差异性,是当前使用最广泛的MI范式特征提取算法之一.但因其未考虑EEG的时、频域等信息,且对噪声和偏离值敏感,导致分类器识别性能有限、鲁棒性低.回顾CSP及其扩展算法的发展历程,从多模态信息优化、正则优化以及其他空间映射优化方法等三方面详细介绍相关扩展算法的基本原理和关键步骤,并探讨其实际面临的挑战和预测其未来发展趋势,以期促进相关BCI技术的深入研究与开发应用.
文献关键词：
共空间模式;脑-机接口;运动想象;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
潘林聪;王坤;许敏鹏;倪广健;明东
作者机构：
天津大学医学工程与转化医学研究院,天津 300072;天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072
文献出处：
引用格式：
[1]潘林聪;王坤;许敏鹏;倪广健;明东-.面向运动意图解码的共空间模式及其扩展算法研究综述)[J].中国生物医学工程学报,2022(05):577-588
A类：
B类：
运动意图,图解,解码,共空间模式,算法研究,运动想象,MI,BCI,人体运动,运动功能康复,研究意义,CSP,法旨,头皮脑电,EEG,范式特征,特征提取算法,频域,分类器,器识,识别性,多模态信息,信息优化,正则优化,空间映射,关键步骤,进相,研究与开发,开发应用
AB值：
0.461424
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