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脑电图 (EEG) 数据包含复杂的时空结构，可反映大脑活动的持续组织。空间模式表征是众多 EEG 处理流程中不可或缺的步骤。我们提出了一种将 EEG 数据转换为频谱表示的新方法。首先，我们从每个受试者的 EEG 数据中学习特定于受试者的图。其次，通过对每个受试者图的归一化拉普拉斯矩阵进行特征分解，获得正交基，使用该基可以分解受试者的任何给定 EEG 图，从而提供数据的频谱表示。我们表明 EEG 图的能量与学习基的低频分量密切相关，反映了 EEG 图的平滑地形。作为这种 EEG 数据替代视图的概念验证，我们考虑解码两类运动想象 (MI) 数据的任务。为此，首先将频谱表示映射到判别子空间中，以使用由福永-孔茨变换 (FKT) 获得的投影矩阵来区分两类数据。然后对 SVM 分类器进行训练和测试，以根据得到的特征区分 MI 类别。该方法针对从特定于受试者的功能连接矩阵中提取的特征以及 BCI 竞赛 III 的数据集 IVa 上的四种替代 MI 解码方法进行了基准测试。实验结果表明，所提出的方法在区分 MI 类别方面优于其他方法，反映了 (i) 使用数据驱动的、特定于受试者的谐波基分解 EEG 数据，以及 (ii) 考虑类别特定于频谱曲线的时间变化的额外好处。
生物医学信号处理与控制 - MIP：实验室
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