【摘 要】
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为了提高脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统中基于稳态视觉诱发电位(Steady-state Visual Evoked Potentials,SSVEP)信号的分类准确率,提出了一种新的基于Fisher+
【机 构】
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天津大学 电气自动化与信息工程学院 天津 300072;中国科学院沈阳自动化研究所 机器人学国家重点实验室 辽宁沈阳 110016;加州州立大学贝克斯菲尔德分校 计算机科学与电子工程系 加州 贝克斯菲
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为了提高脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)系统中基于稳态视觉诱发电位(Steady-state Visual Evoked Potentials,SSVEP)信号的分类准确率,提出了一种新的基于Fisher+Fuzzy的分类算法.该算法首先对提取的脑电特征利用Fisher算法得到最佳投影方向和阈值,然后对样本点到最佳超投影面的距离d进行模糊化,再通过模糊推理确定分类结果.该分类算法改善了在SSVEP分类中使用单一Fisher分类器难以对多分类问题中处于歧义区的样本进行有效分类的问题.结果显示在SSVEP的三、四、五分类中,Fisher+Fuzzy分类器取得了94.72％,92.18％,86.08％的平均分类准确率,高于单一Fisher分类器90.07％,80.60％,74.42％的平均准确率,对具有较低可分性的数据集进行分类时准确率显著提高.
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