运动想象脑机接口的判别迁移特征学习与分类

摘要： 为了解决不同时间采集的运动想象脑电数据之间存在的分布差异，避免跨时段使用前长时间的重校准步骤，提出了一种基于判别迁移特征学习（discriminative transfer feature learning,DTFL）的运动想象分类方法。DTFL通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间的差异，同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息，从而提升对运动... （共10页）