【摘 要】
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Two probabilistic methods are extended to research multi-class motor imagery of brain-computer interface (BCI):support vector machine (SVM) with posteriori prob
【机 构】
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Key Laboratory for NeuroInformation of Ministry of Education
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Two probabilistic methods are extended to research multi-class motor imagery of brain-computer interface (BCI):support vector machine (SVM) with posteriori probability (PSVM) and Bayesian linear dis-criminant analysis with probabilistic output (PBLDA).A comparative evaluation of these two methods is conducted.The results shows that:1) probabilistic information can improve the performance of BCI for subjects with high kappa coefficient,and 2) PSVM usually results in a stable kappa coefficient whereas PBLDA is more efficient in estimating the model parameters.
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