《A Review of Classification Algorithms for EEG-based Brain-Computer Interfaces》
1. 介绍
BCI是无需外部肌肉活动的脑机交流系统。BCI系统允许受试者直接通过大脑活动向电子设备发送指令。这对于 行动障碍的人是交流的唯一的方式 。
为了控制BCI，必须要有一种能够区分脑电信号，并把相应的脑电信号转化为相应的指令的系统。在现有的BCI系统中，这种识别依赖于 一种能够将类别表示为 特征向量的 分类算法。
截止目前，关于BCI相关的综述文章发表了不少，但是关于 BCI中使用的分类算法的 研究，包括 算法的特性和评估 相关的综述却很少，这篇文章旨在填补这个空白。另外也希望能够帮助读者在面对特性的BCI实验中能够选择 最合适的 分类算法 提供帮助。
文章第2节 将BCI 描述为 模式识别系统，并强调了分类的重要性；3节 调查了用于BCI的各种算法；4节 根据上下文评估这些算法的可用性。
2. BCI 视为 模式识别系统
BCI 的目标就是将 大脑活动翻译为指令 并传递给电脑，为实现这个目标，回归和分类算法都被用到了，当然 分类算法还是用的比较多的，这些算法被用来区分大脑活动的 “模式”，所以我们把 BCI视为 “模式识别系统”。 识别的效果 主要依赖于 数据的特性和 所使用的算法。
2.1 BCI 的 特征提取
为了给BCI 系统选择最合适的分类算法，我们必须了解 数据的特征，以及这些特征的属性，它们是如何被使
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