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EEG feature extraction algorithm based on CSP and R-CSP

机译:基于CSP和R-CSP的EEG特征提取算法

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摘要

Based on the traditional Common Spatial Pattern (CSP) algorithm, a new regularized public space pattern (RCSP) algorithm is proposed to process small sample electroencephalogram (EEG) data. R-CSP changes the values of the two regularization parameters so that the data of the experimenter has certain relevance and thus the method can reduce the error by individual differences. The method has been tested on public data sets. The results show that the classification results of R-CSP algorithm are better than the results of traditional CSP algorithm, and the effectiveness of the regularized CSP algorithm in the extraction of small sample EEG data is verified.
机译:基于传统的公共空间模式(CSP)算法,提出了一种新的正规化公共空间模式(RCSP)算法来处理小型样本脑电图(EEG)数据。 R-CSP改变了两个正则化参数的值,以便实验者的数据具有一定的相关性,因此该方法可以通过个体差异来降低误差。该方法已经在公共数据集上进行了测试。结果表明,R-CSP算法的分类结果优于传统CSP算法的结果,验证了正规化CSP算法的正则化CSP算法的有效性。

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