【摘 要】
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针对听觉刺激诱发的脑干中潜伏期反应（MLR）信号的非平稳特性,采取计算其自适应自回归（AAR）模型系数的方法进行特征提取,实现不同注意状态的分类。首先对采集的MLR数据进行去噪预
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针对听觉刺激诱发的脑干中潜伏期反应（MLR）信号的非平稳特性,采取计算其自适应自回归（AAR）模型系数的方法进行特征提取,实现不同注意状态的分类。首先对采集的MLR数据进行去噪预处理,然后结合相对误差方差（REV）准则分别进行卡尔曼滤波和最小均方误差自适应算法估计其AAR模型参数。利用支持向量机对两种估计方法的特征参数分别进行分类。最后根据最大互信息和分类结果进行比较,最小均方误差自适应算法估计AAR模型系数的分类正确率达到77.45%,最大互信息值为0.3011,其效果优于卡尔曼滤波算法。
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