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目的为了研究运动想象过程中脑功能网络(brain functional network, BFN)的时频变化特征及对运动想象任务识别的影响,本文提出一种个性化皮尔逊相关系数(personalized Pearson correlation coefficient, PPCC)并用于动态BFN的构建与特征提取方法。方法首先,对各受试者运动想象脑电(motor imagery EEG, MI-EEG)频带范围进行两级筛选,获得其最优频带;然后,将运动想象时间段进行分割,计算各子时段最优频带MI-EEG的PPCC,并用于构建个性化的动态BFN;进而,计算各个BFN的度作为网络特征,并将多时段的网络特...
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