基于优化通道选择的面向受试者无关性的fNIRS-based脑机接口提升
人机交互
2025-02-27 v1 信号处理
摘要
在功能近红外光谱(fNIRS)基于脑机接口(BCI)中实现高受试者无关准确率仍是一个挑战，尤其是在最小化通道数量方面。本研究提出了一种新型特征提取方案和基于皮尔逊相关性的通道选择算法，以提高分类准确率同时降低硬件复杂度。使用公开的数据集，我们的方法比现有方法提高了28.09%的平均准确率，仅需两个通道即可实现最高达95.98%的受试者无关准确率。这些结果表明，我们优化的特征提取和通道选择方法对于开发高效的受试者无关fNIRS基于BCI系统具有潜力。
引用
@article{arxiv.2502.18719,
title = {Enhancing Subject-Independent Accuracy in fNIRS-based Brain-Computer Interfaces with Optimized Channel Selection},
author = {Yuxin Li and Hao Fang and Wen Liu and Chuantong Cheng and Hongda Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18719},
year = {2025}
}
备注
11 pages,7 figures