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摘要 — 本研究提出了一种新的公共空间模式 (CSP) 公式，该公式通常用作脑机接口 (BCI) 和其他神经学研究中的强大特征提取技术。在这种方法中，应用于多个受试者的数据并命名为超 CSP，CSP 公式利用了多个同时记录的受试者脑电图之间的个体协方差和互相关矩阵。该方法旨在有效地隔离多个头部之间的共同运动任务，并减轻受试者固有或故意执行的其他虚假或不受欢迎的任务的影响。该技术可以在使用小数据量和低计算复杂度的情况下提供令人满意的分类性能。通过使用提出的超 CSP 和支持向量机分类器，在存在强烈不良任务的情况下，我们在 8 次试验中获得了 81.82% 的分类准确率。我们希望这种方法可以减少多任务 BCI 场景中的训练误差。记录的有价值的与运动相关的超扫描数据集将提供给公众使用，以促进该领域的研究。
多任务超扫描 BCI 的常见空间模式制定
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