{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2024,5,28]]，“日期-时间”：“2024-05-28T01:32:00Z”，“时间戳”：1716859920815}，“参考-计数”：21，“出版商”：“Hindawi Limited”，“许可证”：[{“开始”：{-date-parts”：[[2013,1,1]]，《日期-时间》：“2013-01T00:00:00 Z“，”时间戳“：1356998400000}，“content-version”：“unspecified”，“delay-in-days”：0，“URL”：“http://\/creativecommons.org\/licenses\/by\/3.0\/”}]，“funder”：[{“DOI”：“10.13039\/501100001691”，“name”：“KAKENHI”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“award”：[“21360179”，”24360146“，”24686“]}]，”content-domain“：{“domain”：[]，“crossmark-restriction”“：false}，”短容器标签“：[“计算智能与神经科学”]，“published-print”：{“date-parts”：[[2013]]}，“abstract”：“为了在脑机接口（BMI）应用程序中分析大脑功能时有效解码大脑活动，我们解决了如何利用脑电图（EEG）记录确定空间权重（空间模式）、带通滤波器（频率模式）和时间窗口（时间模式）的问题。为了找到这些参数，我们开发了一个数据驱动的准则，它是所谓的公共空间模式（CSP）的自然扩展，这些模式是BMI中已知的有效特征。我们表明，可以通过交替过程优化所提出的准则，以实现快速收敛。实验表明，该方法能够有效提取基于运动图像的BMI的鉴别特征is-referenced-by-count“：31，”title“：[”基于运动图像的脑机接口的常见时空频率模式“]，”prefix“：”10.1155“，”volume“：”2013“，”author“：[{”given“：“Hiroshi”，”family“：”Higashi“日本东京农业科技大学电子与信息工程系，2-24-16 Nakacho，Koganei-shi，Tokyo 184-8588日本东京农业科技大学电子与信息工程系，2-24-16 Nakacho，Koganei-shi，Tokyo 184-8588doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1016\/S1388-2457（02）00057-3“}，{“key”：“4”，“doi-assert-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/MC.2008.409”}，“key“：”6“10.1073\/pnas.0403504101”}，{“key”：“8”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/S1474-4422（08）70223-0“}，{“key”：“9”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/S1388-2457（98}，{“key”：“12”，“doi-asserted-by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TBME.2006.883649”}，}，“issue”：“4”，“key”：“15”，“doi asserted by”：“crossref”，“首页”：“1100”，“doi”：“10.1109\/TBME.2012.2215960”，“卷”：“60”，“年”：“2013”，“期刊标题”：“IEEE生物医学工程汇刊”}，{“key”：“18”，“doi asserted by”：“publisher”，“doi”：“10.1016\/j.patcog.2011.04.018”}，{“key”：“19”，“doi asserted by”：“publisher”，“doi”：“10.1109\/TBME.2010.2082540“｝，｛”key“：”20“，”doi-asserted-by“：”publisher“，”doi“：”10.1109\/TBME.2010.2082539“}，{“key”：“21”，“doi-assert-by”：“publisher”，“doi”：“10.1037\/0882-7974.21.1.62”}，}“key”：“22”，“doi-asserte-by”：“publisher”，“DI:”10.1109 \/TNSRE.2006.875642“publisher”，“doi”：“10.1109\/TBME.2004.827088”}，{“key”：“24”，“doi-asserted-by”：“publisher“，”DOI“：”10.1016\/j.neuroimage.2007.01.051“}，{“key”：“25”，“DOI-asserted-by”：“publisher”，“DOI”：“10.1186\/1471-2105-7-91”}，“key“：”26“，”DOI-assert-by“：”publisher，“链接”：[{“URL”：“http://\/downloads.hindawi.com/journals\/cin\/2013\/537218.pdf“，“content-type”：“application\/pdf”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“http://\downloads.hinda wi.com/jordars\/cin\/2013\/537218.xml”，“内容类型”：“应用程序\/xml”、“内容版本”：“vor”、“intended应用程序”：“文本-mining“}”，{“URL”：“http:\/\/downloads.hindawi.com/journals\/cin\/2013\/537218.pdf“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[[2017,6,22]]，”date-time“：“2017-06-22T01:20:39Z”，”timestamp“：1498094439000}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“http://www.hindawi.com/journals\/cin\/2013\/537218\/“}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[[2013]]}，“references-count”：21，”alternative-id“：[”537218“，”537218]，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1155\/2013\/537218”，“relation”：{}，，“ISSN”：[“1687-5218”65“，”1687-5273“]，“ISSN-type”：[{“value”：“1687-5265”，“type”:“print”}，{“value”：“1687-5273“，”type“：”electronic“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-parts“：[[2013]]}}