针对现有的共空域子空间(common special subspace decomposition,CSSD)算法在脑电信号(EEG)特征提取时,类内和类间的信号特征变化导致脑电信号特征值稳定性低、特征向量区分度差的问题,提出一种改进的CSSD特征提取方法,即基于KullbackL...针对现有的共空域子空间(common special subspace decomposition,CSSD)算法在脑电信号(EEG)特征提取时,类内和类间的信号特征变化导致脑电信号特征值稳定性低、特征向量区分度差的问题,提出一种改进的CSSD特征提取方法,即基于KullbackLeibler距离的共空域子空间分解法(KL-CSSD)。在传统CSSD算法的基础上利用Kullback-Leibler距离,最大化类间距离而最小化类内差异,提取鲁棒性较强的EEG信号特征。实验结果表明:该算法相对于传统CSSD有较好的特征向量区分度,有效提高了脑电信号的正确识别率。展开更多
文摘针对现有的共空域子空间(common special subspace decomposition,CSSD)算法在脑电信号(EEG)特征提取时,类内和类间的信号特征变化导致脑电信号特征值稳定性低、特征向量区分度差的问题,提出一种改进的CSSD特征提取方法,即基于KullbackLeibler距离的共空域子空间分解法(KL-CSSD)。在传统CSSD算法的基础上利用Kullback-Leibler距离,最大化类间距离而最小化类内差异,提取鲁棒性较强的EEG信号特征。实验结果表明:该算法相对于传统CSSD有较好的特征向量区分度,有效提高了脑电信号的正确识别率。
