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arXiv:2403.18486v1 [cs.LG] 2024 年 3 月 27 日

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arXiv:2403.18486v1 [cs.LG] 2024 年 3 月 27 日

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摘要：通过使用生成模型，特别是扩散模型，可以缓解脑机接口领域的数据稀缺问题。虽然扩散模型以前已成功应用于脑电图 (EEG) 数据，但现有模型缺乏采样灵活性或需要 EEG 数据的替代表示。为了克服这些限制，我们引入了一种新的条件扩散模型方法，该方法利用无分类器指导直接生成特定于受试者、会话和类别的 EEG 数据。除了常用指标外，还采用领域特定指标来评估生成样本的特异性。结果表明，所提出的模型可以为每个受试者、会话和类别生成类似于真实数据的 EEG 数据。

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