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传统的通用空间模式 (CSP) 是一种流行的算法，用于对脑电图 (EEG) 信号进行分类。本文主要介绍小样本设置 (SSS) 中 CSP 的正则化和聚合技术。传统的 CSP 基于样本协方差矩阵估计。如果训练样本数量较少，其脑电图分类的性能就会下降。为了解决这个问题，正则化 CSP (R-CSP) 算法就有了用武之地，其中协方差矩阵估计被正则化&
信号处理--基于正则化聚合的共空间模态（CSP）脑电信号分类
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