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基于张量分解的运动想象脑电分类算法_刘华生
当人们想象单侧肢体运动时， 对侧的大脑感觉运动皮层区域会出现 EEG 在特定频率的幅值增加/减少， 这些现象称为事件相关同步化/去同步化（ERS/ERD），这些具有空间特征分布的 ERS/ERD 通常作为输入特征用于对运动想象分类， 是脑-机接口系统中常用的信号。由于 ERD/ERS 反映特定频带事件相关脑电能量，且其频域特征分布随时间变化。为了对信号进行局部频域分析，可以采用短时傅里叶变换，通过引进滑动窗函数，可以获得非平稳信号的时变频域信息。包含空间和时间信息的二维 EEG 数据经过短时傅里叶变换，由于又包含了频率信息，成为三维数据。目前的大多数算法局限于二维分析，分析高维数据时，只有先把数据拆分为二维矩阵再进行分析，这样不仅增大分解结果的理解难度，且丢失了数据的结构信息。而 PARAFAC 算法可以分解高维数据，使分解的结果容易理解，且能在很温和的条件下保证分解的唯一性。本文采用短时傅里叶变换的方法， 对左右手运动想象 EEG 进行变换，然后进行 PARAFAC 分解提取特征，输入基于高斯概率模型的分类器，实现对左右手运动想象 EEG 的分类。
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