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首页> 外文期刊>Engineering Optimization >Multi-objective metaheuristics for preprocessing EEG data in brain-computer interfaces
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Multi-objective metaheuristics for preprocessing EEG data in brain-computer interfaces

机译：在脑机接口中预处理脑电数据的多目标元启发法

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摘要

In the field of brain-computer interfaces, one of the main issues is to classify the electroencephalogram (EEG) accurately. EEG signals have a good temporal resolution, but a low spatial one. In this article, metaheuristics are used to compute spatial filters to improve the spatial resolution. Additionally, from a physiological point of view, not all frequency bands are equally relevant. Both spatial filters and relevant frequency bands are user-dependent. In this article a multi-objective formulation for spatial filter optimization and frequency-band selection is proposed. Several multi-objective metaheuristics have been tested for this purpose. The experimental results show, in general, that multi-objective algorithms are able to select a subset of the available frequency bands, while maintaining or improving the accuracy obtained with the whole set. Also, among the different metaheuristics tested, GDE3, which is based on differential evolution, is the most useful algorithm in this context.
机译：在脑机接口领域，主要问题之一是对脑电图（EEG）进行准确分类。脑电信号具有良好的时间分辨率，但空间分辨率较低。在本文中，元启发法用于计算空间过滤器以提高空间分辨率。另外，从生理学的观点来看，并非所有频带都是同等重要的。空间滤波器和相关频带均取决于用户。在本文中，提出了一种用于空间滤波器优化和频带选择的多目标公式。为此，已经测试了几种多目标元启发法。实验结果总体上表明，多目标算法能够选择可用频带的子集，同时保持或提高整个系统所获得的精度。同样，在测试的不同元启发式方法中，基于差分进化的GDE3在这种情况下是最有用的算法。

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  • 来源
    《Engineering Optimization》 |2012年第3期|p.373-390|共18页
  • 作者

    Ricardo Aler;

  • 作者单位

    Universidad Carlos III de Madrid, Spain;

    Oracle Ibérica, Spain;

    University of Málaga, Spain;

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  • 正文语种 eng
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