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在这份报纸，我们使用了 SVM 方法检测 P300 信号。在为 SVM 训练一个分类参数前，几预处理操作包括过滤被用于数据， downsampling，单个试用抽取， windsorizing，电极选择等。与 SVM 算法，分类精确性能直到上面 80% 。在一些情况中，精确性能到达 100% 。在基于 P300 的大脑计算机接口(BCI ) 为 P300 EEG 识别使用 SVM 是合适的系统。我们的进一步的工作将包括改进用更少试用产出更高的分类精确性。