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在與運動相關的腦-機接口(Brain-Computer Interface, BCI)研究中，如果樣本規模小，共同空間模式(Common Spatial Patterns, CSP)濾波算法對離群點(可能為噪聲)敏感，魯棒性不好。為此該文提出自適應空間濾波(Adaptive Spatial Filter, ASF)算法，抽取濾波后腦電信號的方差作為特征，并尋找最優濾波器使兩類特征中心的比值最大。與CSP 不同，ASF 是迭代算法，具有軟判決機制，能夠依據歷代更新后的濾波器，自適應地降低離
群點對各類特征中心計算帶來的影響。采用BCI competition 2003 和2005 中兩套數據集進行實驗，結果表明：尤其是在訓練樣本少的情況下，相對于CSP，ASF 所提取的特征分類效果更好。
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