【摘 要】
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为了解决脑机接口（BCI）中不同意识任务下脑电信号分类问题,针对运动想象脑电（EEG）的事件相关去同步/同步（ERD/ERS）现象,提出一种基于支持向量机（SVM）的实用分类算法。该算法首先对脑
【机 构】
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山东大学控制科学与工程学院生物医学工程系,山东理工大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目（Y2005C68）.
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为了解决脑机接口（BCI）中不同意识任务下脑电信号分类问题,针对运动想象脑电（EEG）的事件相关去同步/同步（ERD/ERS）现象,提出一种基于支持向量机（SVM）的实用分类算法。该算法首先对脑电信号进行滤波,获得对运动想象比较敏感的频段,对滤波后的脑电信号,通过去均值减小由于均值不同所造成的误差,然后,再提取基于ERD/ERS的脑电能量场强特征,对提取的特征,运用支持向量机（SVM）进行分类,得到了满意的效果。结果表明,此方法可为脑机接口技术的应用提供有效的手段。
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