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摘要
脑机接口技术(Brain-ComputerInterface,BCI)作为当下人工智能领域的热门
话题,被应用到多个领域,它的发展需要借助于EEG信号
(Electroencephalography,EEG)的研究和分析.而EEG信号本身存在着嘈杂和不
稳定的特点,并且在现实生活中EEG信号大多是没有标记的数据,因此对其进
行分类任务是有困难的.基于此,本文采用迁移学习中的域适应方法对EEG信
号分类,该方法可以解决源域和目标域的数据分布
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