基于滤波器组公共空间模式的多类运动图像BCI方法

Brain-Computer Interface; Motor Imagery;

通用空间模式（CSP）算法能够解决运动图像任务脑机接口（BCI）的二进制分类问题。本文提出了一种基于滤波器组公共空间模式（FBCSP）的新方法，称为多尺度重叠FBCSP（MO-FBCSP）。我们通过使用一对一（OvO）策略将CSP算法扩展到多类。选择多个周期，并将其与包含有用信息的滤波器组的重叠频谱结合在一起。在具有9个主题的基准BCI竞赛IV数据集2a上对该方法进行了评估。随机森林（RF）分类器的平均准确度达到80％，相应的kappa值为0.734。定量结果表明，该方案优于经典FBCSP算法超过12％。

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