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基于張量分解的運動想象腦電分類算法_劉華生
當人們想象單側肢體運動時， 對側的大腦感覺運動皮層區域會出現 EEG 在特定頻率的幅值增加/減少， 這些現象稱為事件相關同步化/去同步化（ERS/ERD），這些具有空間特征分布的 ERS/ERD 通常作為輸入特征用于對運動想象分類， 是腦-機接口系統中常用的信號。由于 ERD/ERS 反映特定頻帶事件相關腦電能量，且其頻域特征分布隨時間變化。為了對信號進行局部頻域分析，可以采用短時傅里葉變換，通過引進滑動窗函數，可以獲得非平穩信號的時變頻域信息。包含空間和時間信息的二維 EEG 數據經過短時傅里葉變換，由于又包含了頻率信息，成為三維數據。目前的大多數算法局限于二維分析，分析高維數據時，只有先把數據拆分為二維矩陣再進行分析，這樣不僅增大分解結果的理解難度，且丟失了數據的結構信息。而 PARAFAC 算法可以分解高維數據，使分解的結果容易理解，且能在很溫和的條件下保證分解的唯一性。本文采用短時傅里葉變換的方法， 對左右手運動想象 EEG 進行變換，然后進行 PARAFAC 分解提取特征，輸入基于高斯概率模型的分類器，實現對左右手運動想象 EEG 的分類。
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