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脑电信号具有不易伪装、可携带、无侵入等特点，在情绪识别中被广泛应用。然而由于个体差异的存在，不同受试者的同一种情绪状态下的脑电信号数据分布会存在一定的差异。传统的情绪识别方法为了得到对新受试者分类效果良好的模型，需要收集大量新受试者的标记数据，但这往往不现实。本研究针对跨受试者脑电情绪分类提出了一种迁移判别字典对学习（TDDPL）方法。TDDPL方法将不同受试者的数据投影到领域不变子空间中，基于最大均值差异（MMD）策略构建迁移字典对学习。在子空间中，TDDPL学习共享的综合字典和分析字典，搭建从源域（SD）到目标域（TD）的判别知识桥梁。通过最小化每个子字典的重构误差和类间分离项，学习到的合成字典具有判别性，而学习到的低秩编码具有稀疏性。最后，在 TD 中，基于分类器参数、分析字典和投影矩阵构建判别分类器，而无需计算编码系数。在 SEED 和 SEED IV 数据集上验证了 TDDPL 方法的有效性。
跨受试者脑电情绪分类的迁移判别词典对学习方法
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