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¥ 1.0
时间窗口的选择主要影响分段特征提取程序的有效性。我们提出了一种增强的模式袋表示，可以在宽窗口范围内捕获大脑动态的高级结构。因此，我们为短时公共空间模式算法引入了具有扩展窗口长度的增强实例表示。基于多实例学习，通过稀疏回归选择相关的模式袋以输入袋分类器。所提出的高级结构表示有两个贡献：（i）提高双条件任务的准确性，（ii）通过学习到的稀疏回归拟合更好地理解动态大脑行为。使用支持向量机分类器，在公共运动图像数据集（左手和右手任务）上实现的性能表明，所提出的框架执行的结果非常有竞争力，对脑电图记录的时间变化具有鲁棒性并有利于类可分性。
使用时间增强多实例表示...
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