One-vs-Rest Filter Bank Common Spatial Pattern (One-vs-Rest FB-CSP)

One-vs-Rest Filter Bank Common Spatial Pattern (One-vs-Rest FB-CSP)는 다중 클래스 MI 분류 작업에서 사용되는 기법입니다. 이 기법은 Filter Bank CSP와 다중 클래스 분류 알고리즘을 조합하여 각 클래스를 다른 클래스와 구분하는 특징을 추출하는 데에 활용됩니다.

일반적인 CSP는 두 개의 클래스 간의 분류 작업을 위해 설계되었습니다. 그러나 다중 클래스 분류 문제에서는 클래스의 수가 두 개 이상이므로, One-vs-Rest 방법을 사용하여 다중 클래스를 처리합니다. One-vs-Rest는 각 클래스를 기준으로 해당 클래스와 나머지 모든 클래스를 구분하는 이진 분류 문제로 변환하는 방식입니다.

One-vs-Rest FB-CSP는 다음과 같은 절차를 따릅니다:

1. 데이터 준비: 다중 클래스 MI 분류 작업에 사용할 EEG 신호를 준비합니다. 각 클래스에 대해 레이블이 지정되어 있는 것으로 가정합니다.

2. 주파수 대역 설정: 주파수 대역을 정의합니다. Filter Bank CSP와 동일한 방법으로 주파수 대역을 분할합니다.

3. 필터 뱅크 생성: 각 주파수 대역에 대한 필터 뱅크를 생성합니다. Filter Bank CSP와 동일한 방법으로 각 서브밴드에 대한 필터를 생성합니다.

4. 클래스별 CSP 적용: 각 클래스에 대해 One-vs-Rest 방식으로 CSP를 적용합니다. 즉, 특정 클래스를 양성 클래스로 설정하고, 나머지 클래스를 음성 클래스로 설정하여 이진 분류 작업을 수행합니다. 이를 각 클래스에 대해 반복합니다.

5. 특징 추출: 각 클래스별로 추출된 주요 패턴을 특징 벡터로 변환합니다. Filter Bank CSP와 동일한 방법으로 각 주파수 대역에서 추출된 특징을 연결하여 최종 특징 벡터를 생성합니다.

6. 다중 클래스 분류: 생성된 특징 벡터를 사용하여 다중 클래스 분류 알고리즘을 적용합니다. 일반적으로 One-vs-Rest 방식에서는 각 클래스에 대해 이진 분류 알고리즘을 적용하여 해당 클래스와 나머지 클래스를 구분합니다.

One-vs-Rest FB-CSP를 사용함으로써 각 클래스의 특징을 독립적으로 추출하여 다중 클래스 MI 분류 작업을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 분류 성능을 향상시킬 수 있습니다.