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基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类

【摘要】 为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题，在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上，提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5d的情感脑电信号，采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换，再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间，提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明，该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。

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