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arXiv:2304.06471v1 [eds.SP] 3 月 25 日
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arXiv:2304.06471v1 [eds.SP] 3 月 25 日

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摘要。对脑电图数据进行分类对于脑机接口 (BCI) 及其应用的性能至关重要。然而，由于其生物性质和复杂的数据收集过程，外部噪声往往会阻碍脑电图数据。特别是在处理分类任务时，标准脑电图预处理方法会从整个数据集中提取相关事件和特征。然而，这些方法对所有相关的认知事件一视同仁，忽视了大脑随时间的动态特性。相反，我们受到神经科学研究的启发，使用一种新方法，该方法集成了脑电图数据的特征选择和时间分割。在 EEGEyeNet 数据集上进行测试时，我们提出的方法显著提高了机器学习分类器的性能，同时降低了它们各自的计算复杂度。

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