基于简单特征的脑机接口源数据选择
人机交互
2024-10-22 v1 机器学习
摘要
本文表明，在脑机接口校准期间可获得的简单特征可用于源数据选择，以提高针对新目标用户的脑机接口性能。为支持这一点，采用公开的运动图像数据集进行分析，并提出一种称为迁移性能预测器方法。简单特征基于数据协方差矩阵及其之间的黎曼距离。迁移性能预测器方法在其他源数据选择方法中 outperform于其他方法，因为它选择的源数据能为目标用户提供更好的迁移学习性能。
引用
@article{arxiv.2410.02360,
title = {Source Data Selection for Brain-Computer Interfaces based on Simple Features},
author = {Frida Heskebeck and Carolina Bergeling and Bo Bernhardsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.02360},
year = {2024}
}
备注
10 pages, 3 figures, This work has been submitted to the IEEE for possible publication