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本文讨论了脑机接口 (BCI) 中脑电图 (EEG) 信号中 μ 抑制的检测。为此，提出了一种基于统计模型和线性分类器的有效算法。确切地说，提出了广义极值分布 (GEV) 来表示中枢运动皮层 EEG 信号的功率谱密度。使用最大似然法估计相关的三个参数。基于这些参数，设计了一个简单而有效的线性分类器来对三类事件进行分类：想象、运动和静息。初步结果表明，所提出的统计模型可用于精确检测 μ 抑制并区分不同的 EEG 事件，具有非常好的分类精度。
运动想象中的 μ 抑制检测
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