【摘 要】
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给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive,MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法,通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量,提高了模型估计的速度.利用该
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给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive,MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法,通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量,提高了模型估计的速度.利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取,并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试.分类结果表明,利用该方法进行EEG信号的特征提取,分类的正确率明显高于单变量自回归模型,而且算法运算速度快,可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统.
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