运动想象 (MI) 分类学习系列 (14) :基于时空光谱特征的分类方法
运动想象分类学习系列:基于时空光谱特征的分类方法
- 0. 引言
- 1. 主要贡献
- 2. 提出的方法
- 2.1 滤波器组生成
- 2.1.1 预定义滤波器组
- 2.1.2 主题滤波优化
- 2.2 生成空间谱特征表征
- 2.3 算法流程
- 3. 结果
- 3.1 与基线方法相比
- 3.2 光谱滤波器数量对解码精度的影响
- 4. 总结
- 欢迎来稿
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9325918
论文题目：Spatio-Spectral Feature Representation for Motor Imagery Classification Using Convolutional Neural Networks
论文代码：暂无
0. 引言
由于脑电图数据的特征空间是高维的，信号模式是特定于受试者的，因此需要适当的特征表示方法来提高CNN模型的解码精度。此外，神经变化在会话之间、单个会话中的受试者以及单个受试者内的试验之间表现出高度可变性，从而导致建模阶段出现重大问题。此外，还有许多与受试者相关的因素，例如频率范围、时间间隔和信号出现的空间位置，这阻碍了推导能够为各种受试者实现这些因素参数化的鲁棒模型。然而，以前的研究并没有试图保留特征空间的多变量结构和依赖性。在这项研究中，我们提出了一种可以保留脑电图数据多变量信息的时空光谱特征表示的方法。具体来说，通过结合主题优化和与主题无关的光谱滤波器，并将过滤后的数据堆叠到张量中来构建三维特征图。此外，使用我们的 3-D-CNN 框架实现了逐层分解模型，以确保在单次试验的基础上获得可靠的分类结果。
1. 主要贡献
- 提出了一种
生成时空光谱特征表示的方法，从而能够保留脑电信号的多变量信息。