# CSP+LDA：在公开 EEG 数据集上的结果

经典方法

CSP+LDA 是用于运动想象 EEG 的经典两阶段流程：共空间模式（CSP）学习使两类信号输出方差差异最大的空间滤波器，再用线性判别分析（LDA）对滤波后信号的对数方差进行分类。Ramoser、Müller-Gerking 和 Pfurtscheller（2000）将 CSP 与对数方差特征和线性分类器结合，用于左右手运动想象。

**又称** CSP+LDA · Common Spatial Patterns · CSP · Ramoser et al. 2000

**参考文献** [Ramoser H, Müller-Gerking J, Pfurtscheller G. Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering 8(4):441–446, 2000. ↗](https://doi.org/10.1109/86.895946)

目录状态：已评测 · [本站使用的实现 ↗](https://mne.tools/stable/generated/mne.decoding.CSP.html) · 简介来源 [pubmed.ncbi.nlm.nih.gov](https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/11204034/) · [doi.org](https://doi.org/10.1109/86.895946) · [mne.tools](https://mne.tools/stable/generated/mne.decoding.CSP.html)

## 已发布的结果

按数据集分组。只在组内比较：跨组时任务、队列、随机水平与电极布局都会变。

### [ds003810](https://bci.report/zh/datasets/ds003810/) · 核心矩阵 · 运动想象与静息

连同协议阅读： [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) · 随机水平 50.0% · [experiments.json](https://bci.report/data/experiments.json)

| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [CSP+LDA](https://bci.report/zh/methods/csp-lda/) | Rest versus right-hand imagery | 平衡准确率 | 47.1% (43.8%–50.2%) | 10 |

### [ds005342](https://bci.report/zh/datasets/ds005342/) · 核心矩阵 · 空闲与指令

连同协议阅读： [核心矩阵（首页）](https://bci.report/zh/#overview) · [experiments.json](https://bci.report/data/experiments.json)

| 方法 | 条件 | 指标 | 数值 | 被试 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [CSP+LDA](https://bci.report/zh/methods/csp-lda/) | Seated motor imagery · cue-gated replay | 指令检出率 ≤3 秒 | 23.3% | 4 |
| [CSP+LDA](https://bci.report/zh/methods/csp-lda/) | Seated motor imagery · cue-gated replay | 空闲误触发率 | 0.0% | 4 |

[全部方法 →](https://bci.report/zh/methods/) · [全部数据集 →](https://bci.report/zh/datasets/)

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本文是 https://bci.report/zh/methods/csp-lda/ 的 Markdown 版本，由已发布的网页生成。数字均为聚合结果；使用条款见 https://bci.report/data-use/（英文）。