1、較低的信息傳輸率一直是二進制腦-機接口系統(tǒng)所面臨的一個潛在的問題,并嚴重限制了它在實際生活中的應用。目前提高信息傳輸率的最有效的方法之一是將二進制的腦.機接口系統(tǒng)拓展到多分類情況。針對以上問題本文采用了兩種適用于多分類情況的特征提取算法。
　　 一種算法是基于共空域模式(CSP)的多任務特征提取算法。在兩分類情況下,CSP算法是一種在基于運動想象的腦.機接口系統(tǒng)中非常有效的特征提取方法。傳統(tǒng)的拓展方法OVR算法在本質(zhì)上仍是一種兩

2、分類算法,而本算法是采用基于二次優(yōu)化的近似聯(lián)合對角化方法直接對多類任務的協(xié)方差矩陣進行聯(lián)合對角化,得到與各類任務相對應的空間濾波器,提取各類任務的電生理特征--事件相關去同步(ERD)特征。另一種算法是基于獨立分量分析(ICA)算法的特征提取方法。獨立分量分析算法是一種用于盲源分離的統(tǒng)計方法,本文中采用一種典型的、當前應用較廣的FastICA對各類任務提取獨立分量并進行特征提取。最后,兩種方法中均采用支持向量機對所構造的特征進行分類。<