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脑部计算机界面可能会遭受较大的主题差异。例如，在不同的，可变的任务参与，工作量等中的警惕性弹力等。更改EEG信号的特征，从而挑战稳定的BCI操作。在目前的工作中，我们旨在根据常见空间模式（CSP）算法的变体定义特征，这些算法是相对于此类非组织性而不变的。我们通过将CSP的瑞利系数的分母添加到诸如视觉处理中闪光的扰动协方差矩阵中的雷利系数的分母来实施不变性属性。以这种方式，可以使用生理先验知识来塑造BCI的分类引擎。作为概念证明，我们提出了一个BCI分类器，该分类器适用于顶叶α活性水平的变化。换句话说，当有警惕的失误时，脑电图解码仍然有效。
不变的常见空间模式
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