基于迁移学习的手部自然动作脑电识别

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摘要 在脑机接口（BCI）领域，手部自然动作脑电识别对实现自然而精确的人机交互具有重要意义.然而，在针对手部自然动作范式的研究中，利用迁移学习提高模型在不同被试之间泛化能力的尝试仍然较少.本文选择掌握、指捏和旋拧三种手部自然动作开展脑电实验，并在实验数据集上验证了CA-MDM（协方差中心对齐-黎曼均（剩余17983字）

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