一种脑机接口系统的半监督支持向量机算法

摘要

脑机接口(brain-computer interface, BCIs)作为一种新兴的技术，为我们带来了一种新的通讯接口，它将大脑活动转化为计算机、机器人等设备的控制信号。在本研究中，我们提出一种半辅助支持向量机算法用于脑机接口系统，以减少费时的训练过程。在该算法中，我们使用半叠加支持向量机将脑电记录提取的特征转化为控制信号。该分类器是由一个小的标记数据集和一个大的未标记数据集组成。同时，为了减少半upervised SVM的训练时间，我们提出了一种批量模式增量学习方法，该方法也可以很容易地应用于在线脑机接口系统。此外，许多研究表明，共同空间模式(CSP)在区分两种不同的大脑状态方面是非常有效的。然而，CSP需要足够的标记数据集。为了克服CSP的缺点，我们提出了一种两阶段特征提取方法用于半upervised学习算法。我们将算法应用于两个脑机接口实验数据集。离线数据分析结果验证了算法的有效性。

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