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该代码是一个演示，演示了L1规范化的多方规范相关分析（L1MCCA）在BCI中对SSVEP识别的性能优于CCA。 要查看结果，您只需运行名为“L1MCCAforSSVEP_Demo”的 m 文件。 欲知更多详情，请参阅论文： Y. Zhang、G. Zhou、J. Jin、M. Wang、X. Wang、A. Cichocki。 基于 SSVEP 的 BCI 的 L1 正则化多路典型相关分析。 IEEE 翻译神经系统。 康复。 英，卷。 21，没有。 6，第 887-896 页，2013 年。 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系： zhangyu0112@gmail.com

本程序于 25/03/2021 修订，由陈志文创建。 @中南大学目的是演示分布式 CCA 解决玩具问题的标准步骤。 disCCA算法已发布： ZW Chen、Y. Cao、Steven X. Ding、K. Zhang、T. Koenings 等，分布式规范相关用于工厂范围过程监控的基于分析的故障检测方法。 IEEE 工业信息学汇刊, 2019, 15(5): 2710-2720.】 这是中南大学、杜伊斯堡-埃森大学和北京科技大学的联合工作。 我的邮箱是zhiwen.chen@csu.edu.cn。 如果您有任何问题，请随时与我联系。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现K-CCA算法程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于matlab的非线性典型相关分析程序源码，可用于多变量分析。包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

该资源主要关于CCA的Fortran程序代码，例程里面的算法所用的数据也包含在内~

该演示展示了 Multiset CCA 与用于 BCI 中 SSVEP 识别的标准 CCA 之间的比较。 要查看结果，您只需运行名为“MsetCCAforSSVEP_Demo”的 m 文件。 更详细的，请看论文： Y. Zhang、G. Zhou、J. Jin、X. Wang、A. Cichocki。 使用多集规范相关分析在基于 SSVEP 的 BCI 中进行频率识别。 国际神经系统杂志，24(4)：1450013，（14 页），2014 年。 如果您对此代码有任何疑问，请随时与我联系： zhangyu0112@gmail.com

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