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摘要 - 本文提供了一种开发t -wishart分布的协方差矩阵的分类方法，该方法概括了WishArt分布。与WishArt分布相比，它对于异常协方差矩阵更为强大，并且更灵活地对分布不匹配。在此矩阵变化分布的最新发展之后，提出的分类器是通过利用判别分析框架并提供原始决策规则来获得的。通过对实际数据的数值实验，我们的方法的实际兴趣得到了表明。更确切地说，所提出的分类器在两个标准的脑电图数据集上获得了最佳结果，而最佳最低距离（MDM）分类器相比。索引项 - EEG，协方差矩阵，t -wishart，Bayseian分类，判别分析，BCI。
应用于EEG分类的新型判别分析
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