稀疏时变自回归模型

用多小波基和正则化正交前向回归对非平稳脑电信号精确建模，提取高分辨率功率谱密度特征，提升运动想象分类性能。

Zhenfei, Liu · 王莉娜 · 徐松 · 路坤锋

Computers in Biology and Medicine 2023

技术优势

时变建模更准

用时变自回归模型捕捉信号的非平稳动态，多小波基精确逼近时变系数。

模型结构更精简

正则化正交前向回归算法大幅缓解冗余结构，准确恢复相关时变参数并得到高分辨率功率谱密度特征。

应用场景

• 脑机接口EEG解码：提高运动想象脑电信号识别准确率，改善脑机接口系统性能。
• 脑控机器人：提供更准确的运动意图解码，增强脑控机器人的指令可靠性。
• 可穿戴脑机设备：高分辨率特征提取有助于在小尺寸可穿戴设备上实现可靠解码。