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基于CSSD和SVM脑电分类技术的研究
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作者 程善光 赵伟鹏 《中国西部科技》 2013年第2期7-8,共2页
本文研究的BCI实验是基于BCI2003竞赛数据来对脑电信号分类。本文提出了一种脑电信号趋势的概念,使用支持向量机(SVM)作为分类器的算法。首先将BCI2003竞赛数据通过中值滤波器和由小波函数构成的带通滤波器,然后用时间窗进行时域上地过... 本文研究的BCI实验是基于BCI2003竞赛数据来对脑电信号分类。本文提出了一种脑电信号趋势的概念,使用支持向量机(SVM)作为分类器的算法。首先将BCI2003竞赛数据通过中值滤波器和由小波函数构成的带通滤波器,然后用时间窗进行时域上地过滤,选取对于大脑思维活动现象表现最明显的一段数据,再通过共空域子空间分解(CSSD)从脑电信号中提取特征,最后基于提取的特征,通过SVM训练后,进行分类识别,分类识别率达到了85%～96%。实验中采用的特征提取方法和分类方法对于脑电信号的分类识别准确率提高了不少。 展开更多
关键词 共空域子空间分解 支持向量机 脑机接口 脑电信号趋势
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