基于协同训练域适应算法的运动想象脑电识别.pdf

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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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