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运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而，目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化，而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中，首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后，利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来，使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后，利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明，我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能，平均准确率为 80.00%，平均 kappa 为 0.73。同时，提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担，同时准确率几乎没有降低，证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外，运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的，有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。
多类运动想象脑机接口的多尺度时频方法
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