利用判别图傅里叶子空间增强基于运动想象的脑电分类
信号处理
2022-01-25 v1
摘要
图信号处理（GSP）在处理不规则域方面备受关注，尤其在脑成像分析中。运动想象任务广泛用于脑机接口（BCI）系统，利用从脑电图信号中提取的特征进行分类。本文提出一种基于GSP的两类运动想象任务分类方法。该方法利用两个矩阵的同时对角化，这两个矩阵量化了每类数据图谱表示的协方差结构，从而提供一个判别子空间，从中提取数据的区分性特征。所提方法的性能在BCI Competition III的Dataset IVa上进行了评估。实验结果表明，该方法优于两种最先进的替代方法。
引用
@article{arxiv.2201.09247,
title = {Enhanced motor imagery-based EEG classification using a discriminative graph Fourier subspace},
author = {Maliheh Miri and Vahid Abootalebi and Hamid Behjat},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09247},
year = {2022}
}