【摘 要】
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在脑-机接口(BCI)左、右手单次击键分类实验中,共空间模式(CSP)具有使用方便、减小维数、降低计算复杂度和保持分类必须的信息等特点,支持向量机(SVM)具有全局最优性和良好的泛化能力。采用共空间模式时脑电(EEG)信号进行特征提取、用支持向量机进行分类,在分析脑电信号神经生物学背景的基础上,提出了新的信号通道个数和位置的选择、滤波器个数选择、滤波频率选择等特征抽取方法和新颖的支持向量机模型参数
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院 四川成都 610054 中国农业银行四川省分行 四川成都 610015
【出 处】
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2007信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、机械工程全国博士生学术论坛
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在脑-机接口(BCI)左、右手单次击键分类实验中,共空间模式(CSP)具有使用方便、减小维数、降低计算复杂度和保持分类必须的信息等特点,支持向量机(SVM)具有全局最优性和良好的泛化能力。采用共空间模式时脑电(EEG)信号进行特征提取、用支持向量机进行分类,在分析脑电信号神经生物学背景的基础上,提出了新的信号通道个数和位置的选择、滤波器个数选择、滤波频率选择等特征抽取方法和新颖的支持向量机模型参数选择方法,提高了分类准确率。
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