Resumen

El algoritmo de patrones espaciales discriminativos (DSP) es una técnica clásica y eficaz de extracción de características para decodificar los premovimientos voluntarios de los dedos a partir de la electroencefalografía (EEG). Al ser un algoritmo de aprendizaje de subespacios basado puramente en los datos, el DSP es esencialmente un filtro en el dominio espacial y no hace pleno uso de la información en el dominio de la frecuencia. El artículo presenta patrones espaciales discriminatorios multilineales (MDSP) para derivar múltiples subespacios discriminatorios interrelacionados de baja dimensión del potencial cortical relacionado con el movimiento (MRCP) de baja frecuencia. Los resultados experimentales en dos conjuntos de datos de EEG de tareas de movimiento de dedos demuestran la eficacia del método MDSP propuesto.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:patrón espacial discriminativo, técnicas de extracción de características, premovimientos voluntarios de los dedos, métodos mdsp propuestos, tarea de movimiento de los dedos, subespacio discriminativo dimensional, movimiento de baja frecuencia, potencial cortical relacionado, uso completo, papel presente
• Keywords:discriminative spatial pattern, features extraction techniques, voluntary finger premovements, proposed mdsp methods, finger movement task, dimensional discriminative subspace, low frequency movement, related cortical potential, full use, paper present