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在與運(yùn)動(dòng)相關(guān)的腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface, BCI)研究中，如果樣本規(guī)模小，共同空間模式(Common Spatial Patterns, CSP)濾波算法對(duì)離群點(diǎn)(可能為噪聲)敏感，魯棒性不好。為此該文提出自適應(yīng)空間濾波(Adaptive Spatial Filter, ASF)算法，抽取濾波后腦電信號(hào)的方差作為特征，并尋找最優(yōu)濾波器使兩類特征中心的比值最大。與CSP 不同，ASF 是迭代算法，具有軟判決機(jī)制，能夠依據(jù)歷代更新后的濾波器，自適應(yīng)地降低離
群點(diǎn)對(duì)各類特征中心計(jì)算帶來的影響。采用BCI competition 2003 和2005 中兩套數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：尤其是在訓(xùn)練樣本少的情況下，相對(duì)于CSP，ASF 所提取的特征分類效果更好。
群點(diǎn)對(duì)各類特征中心計(jì)算帶來的影響。采用BCI competition 2003 和2005 中兩套數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明：尤其是在訓(xùn)練樣本少的情況下，相對(duì)于CSP，ASF 所提取的特征分類效果更好。
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