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摘要：在现实生活中的脑机接口应用中，脑电图 (EEG) 中的运动想象 (MI) 的使用需要高性能算法，这些算法既准确又计算量小。基于公共空间模式 (CSP) 和滤波器组公共空间模式 (FBSP) 的特征提取方法已被证明非常有前景。在本文中，我们推进了这一前沿，提出了一种新的有效方法，其变体在准确性（就 kappa 值而言）方面优于具有相同或更小特征集的现有方法。我们已经证明，从准确性和计算复杂度的角度来看，使用一个 mu 波段和三个 beta 子波段都非常理想。我们已经能够使用我们的方法为 BCI 竞赛 IV 的数据集 2a 实现最佳报告 kappa 值 0.67，其中特征向量长度为 64，直接由 FBCSP 变换后的数据样本组成，无需进一步的特征选择。直接由 FBCSP 数据组成的 32 大小的特征向量足以在 kappa 值实现方面胜过现有方法。在本文中，我们还系统地报告了使用不同分类器（包括 kNN、SVM、LDA、Ensemble、ANN 和 ANFIS）和不同长度的特征向量进行的实验。据报道，SVM 是最好的分类器，其次是 LDA。
高性能多类运动想象脑电图分类
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