一种基于多流形嵌入式分布对齐的领域自适应方法

摘要

本发明公开了一种针对于脑机接口的跨域脑电信号识别方法，本发明是在特征层面处理数据，利用黎曼流形的空间性和可计算性来提取不同受试者的脑电信号的切空间特征，然后将其映射到格拉斯曼流形上进行深层次的领域自适应操作。在域适应中，同时考虑源域和目标域数据的几何和统计属性，首次使用了伪标签更新目标域散度矩阵使类间距离最大化和类内距离最小化。来自BCI的数据集用于验证该发明的有效性。在这两种实验范例下，该发明获得了优秀的结果。跨域脑电信号识别是未来脑机接口走向实践的一个富有潜力的方向，在此方面本发明具有一定的积极意义。