El patrón espacial común (CSP) y otros métodos de extracción de características espaciales se han convertido en los enfoques más eficaces y exitosos para resolver el problema del reconocimiento de patrones de electroencefalografía de imágenes motoras (MI-EEG) a partir de la actividad neuronal multicanal en los últimos años. Sin embargo, estos métodos necesitan una gran cantidad de preprocesamiento y postprocesamiento, como el filtrado, la degradación y la fusión de características espacio-espectrales, que influyen fácilmente en la precisión de la clasificación. En este trabajo, utilizamos sistemas dinámicos lineales (LDSs) para la extracción y clasificación de las señales EEG. El modelo LDS tiene muchas ventajas, como la generación simultánea de matrices de características espaciales y temporales, la ausencia de preprocesamiento o postprocesamiento y el bajo coste. Además, se introduce un enfoque de descomposición matricial de bajo rango para eliminar el ruido y el componente de estado de reposo con el fin de mejorar la robustez del sistema. A continuación, proponemos un algoritmo de LDSs de bajo rango para descomponer el subespacio de características de LDSs en Grassmannian finito y obtener un mejor rendimiento. Se llevan a cabo amplios experimentos con el conjunto de datos públicos "BCI Competition III Dataset IVa" y "BCI Competition IV Database 2a". Los resultados muestran que los tres métodos propuestos ofrecen una mayor precisión en comparación con los enfoques predominantes, como CSP y CSSP.
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