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脑机接口（BCI）解读人脑在意识活动过程中的生理信息，建立大脑与外界之间的直接信息传输通道。脑电图（EEG）作为最常见的非侵入式BCI模式，在BCI的情绪识别中起着重要作用；然而，由于EEG信号的个体差异性和非平稳性，针对不同受试者、不同会话和不同设备构建基于EEG的情绪分类器是一个重要的研究方向。领域自适应利用来自多个领域的数据或知识，专注于将知识从源域（SD）转移到目标域（TD），其中EEG数据可能来自不同的受试者、会话或设备。在本研究中，提出了一种新的领域自适应稀疏表示分类器（DASRC）来解决基于EEG的跨域情绪分类问题。为了减少域分布的差异，利用局部信息保留标准将来自SD和TD的样本投影到共享子空间中。在投影子空间中学习一个通用的领域不变字典，从而在 SD 和 TD 之间建立内在联系。此外，还利用主成分分析 (PCA) 和 Fisher 标准来提升学习字典的识别能力。此外，还提出了一种优化方法来交替更新子空间和字典学习。CSFDDL 的比较表明，该方法对于跨受试者和跨数据集的基于 EEG 的情绪分类问题具有可行性和竞争性性能。
一种用于跨领域脑电情绪分类的领域自适应稀疏表示分类器
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