【摘 要】
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针对大量EEG数据进行分析时,视觉检测显得既费时效率又低,提出了EEG信号分类系统.该系统采用FastICA方法获取EEG信号模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012,长春130012,长春130012
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针对大量EEG数据进行分析时,视觉检测显得既费时效率又低,提出了EEG信号分类系统.该系统采用FastICA方法获取EEG信号模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用SVM在独立成分空间中构造广义最优分类超平面.实验研究结果表明:系统综合了FastICA和SVM特性,具有响应实时、漏检率低等优点.
For the analysis of a large number of EEG data, visual detection is time-consuming and inefficient, and an EEG signal classification system is proposed.The system uses FastICA method to obtain high-order statistics of EEG signal mode and maps the input mode space to corresponding independent components Space, and then use SVM to construct generalized optimal classification hyperplane in independent component space.Experimental results show that the system combines the FastICA and SVM features, with the advantages of real-time response and low detection rate.
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