EEG 信号的常见空间模式

信息处理 脑电图 特征提取
2022-02-11 16:20:37

我很难理解 CSP 用于 EEG 信号特征提取以及随后的用途。由于我使用两个类,因此此查询将仅限于它。

本质上,CSP 需要 2 类试验数据,即 C1,第 1 类的协方差矩阵,和 C2,第 2 类的协方差矩阵,用于使用特征向量/特征值计算空间滤波器矩阵 W。按照该程序计算对数方差。这在训练阶段很有用。

但是,当我进行试验时,它将属于 C1 或 C2。我无法计算此特定试验的 CSP。

那么EEG信号的特征是如何提取的呢?

我不太确定这是否是提出这个问题的正确论坛。我提前道歉。请建议相同的正确论坛。

1个回答

我不确定我是否理解您的问题,但对于特定问题

那么EEG信号的特征是如何提取的呢?

CSP 为您提供了一个矩阵,它表示您的 EEG的空间变换。当使用 CSP 时,将具有一个类的最大方差而另一类的最小方差的属性。因此,当使用 CSP 进行分类时,特征是的方差。在实践中,对数方差具有更好的分布。WXWTXWTX

CSP 的一个有趣而简短的解释可以在doi:10.1109/MMSP.2010.5662067(直到第二节,然后它继续黎曼几何,这可能超出你的范围)。