基于集成式张量域自适应的运动想象脑电分类

摘要： 实际应用中脑电信号一直面临采集成本高、用户间差异大等问题，制约着基于脑电信号的运动想象领域的发展。针对跨受试者运动想象脑电信号识别任务，本研究提出了一种基于集成式张量域自适应的迁移学习方法。首先采用改进的欧氏空间对齐方法对多维脑电数据进行协方差对齐，消除原始数据的边缘分布偏移；其次提出基于张量子空间的改进联合概率分布方法，求得不同类别的映射子空间并实现未知标签的目标域识别分类。...