文件名称：论文研究-核张量子空间分解EEG特征提取方法研究.pdf
文件大小：673KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-30 20:34:25
论文研究
针对共空间模式（Common Spatial Patterns，CSP）对源信号和记录的脑电信号之间严格的线性模式的假设关系，充分发挥张量在多维上同时处理的优势，研究了一种核张量子空间分解EEG特征提取方法。首先生成EEG数据的张量，利用带二次等式约束的最小二乘问题解决张量分解问题，并将张量扩展到子空间，减小计算的压力，最后推广到核空间，将数据投影到高维特征空间来增强辨别能力。实验数据采用2005年BCI竞赛III的数据集III_3a，实验结果表明，KTSD方法能够从多类运动想象任务的EEG数据中提取相应的特征，并得到较好分类结果和运行效率。