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摘要 - 来自电脑摄影（EEG）信号的认知状态的准确分类对于神经科学应用至关重要，例如脑部计算机界面（BCIS）。clasification管道通常是BCI领域的最先进的。在这种类型的BCI中，基于独立频段的EEG信号的协方差矩阵用作分类特征。然而，有明显的神经科学证据表明频率带（例如跨频耦合（CFC））神经相互作用。因此，在本文中，我们提出了考虑基于Riemannian几何学的CFC的新型对称阳性（SPD）矩阵表示形式。在三种不同的CFC SPD矩阵中描述了相位和频带之间和频段之间的扩增的空间相互作用。这使我们能够包含其他歧视性神经生理特征，这些神经生理特征在传统的Riemannian EEG特征中不可用。使用公共无源BCI数据集中的心理工作负载分类任务评估我们的方法。我们的三个CFC协方差矩阵的融合模型显示，theta和Alpha频段的常规Covari-Ance矩阵的平均分类精度在统计学上显着提高。32％，在Beta和伽马频段中以4为4。34％的标准偏差较小。该结果证实了考虑到riemannian脑电图分类内和频率之间考虑更多多样化的神经生理相互作用的有效性。索引术语 - 电脑摄影（EEG），Riemannian Ge-emetry，Brain-Computer接口（BCI），跨频COU-PLING（CFC）
新颖的SPD矩阵表示形式考虑交叉...
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