基于 Fisher 比和皮尔逊相关的单通道电机运动意象分类
信号处理
2024-06-21 v1
摘要
电机运动意象基于 BC 的系统正在迎来广泛前景并 gaining popularity 在康复及日常活动（ADL）中。尽管如此，该技术仍处于实验室约束之外。通道降低是将这些系统引入 ADL 的一个 contributing avenue。尽管电机运动意象分类在空间因素上具有重要依赖性，但单通道分类仍是一个需要深入探索的 avenue。鉴于 Fisher 比和皮尔逊相关是该领域广泛使用的强大度量标准，本文提出一种集成框架（FRPC 集成框架），将 Fisher 比用于选择最佳通道，将皮尔逊相关用于选择最优滤波器组并分别提取谱特征和时序特征。该框架在 2 个开源数据集和 1 个收集的数据集上进行了 2 类电机运动意象分类测试，并与最新工作进行了比较。除了实现该框架外，本研究还探讨了所有受试者中最优通道的选择，并探讨了单通道框架高效的类别。
引用
@article{arxiv.2406.14179,
title = {Single Channel-based Motor Imagery Classification using Fisher's Ratio and Pearson Correlation},
author = {Sonal Santosh Baberwal and Tomas Ward and Shirley Coyle},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.14179},
year = {2024}
}