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本发明属于模式识别和脑-机接口领域，公开了一种基于极速学习机的运动想象脑电信号投票策略分类方法。包括：将原始运动想象脑电信号分为S段子信号；对每一段子信号通过主成分分析方法进行降维；将降维后的特征向量通过线性判别分析方法进行二次降维；对于S段子信号进行同样处理，最终得到S个K-1维的特征向量，将S个K-1维的特征向量进行组合，得到最终为S*(K-1)维的特征；将S*(K-1)维特征送入多个ELM分类器，利用投票分类策略得到最终分类结果。本发明提出了一种基于ELM的投票分类策略，与传统的多次ELM平均正确率方案相比，在不影响其训练分类低耗时的情况下提高了其分类正确率。
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