Como tcnica de filtrado espacial multicanal, los patrones espaciales comunes (CSP) se han aplicado con xito en la comunidad de interfaces cerebro-ordenador (BCI) basadas en el electroencefalograma (EEG). Sin embargo, es sensible a los valores atpicos debido al empleo de la norma L2 en su formulacin. Es beneficioso realizar un modelado robusto para la BCI. En este artculo, proponemos un marco robusto, denominado CSP-Lp/q, mediante la formulacin de las varianzas de dos clases de EEG con las normas Lp y Lq () por separado. El mtodo CSP-Lp/q con Lp- y Lq-normas mixtas tiene en cuenta la diferencia entre clases a la hora de formular la dispersin de la muestra. Desarrollamos un algoritmo iterativo para optimizar la funcin objetivo de CSP-Lp/q y demostramos tericamente su monotona. La superioridad de la tcnica CSP-Lp/q propuesta se demuestra experimentalmente en tres conjuntos de datos EEG reales de competiciones BCI.
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