【摘 要】
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为克服利用单一参数判断注意力水平的灵敏性缺陷,本文设计并实现了一种多参数的脑电注意力水平提取方法.首先从脑电信号中提取7个脑电特征参数,全面评估脑电频谱特性,然后利
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为克服利用单一参数判断注意力水平的灵敏性缺陷,本文设计并实现了一种多参数的脑电注意力水平提取方法.首先从脑电信号中提取7个脑电特征参数,全面评估脑电频谱特性,然后利用误差反传（back propagation,BP）神经网络算法实现脑电特征参数与注意力水平间的非线性映射,从而实现准确的注意力水平提取.同时,本文对BP算法进行了一系列的改进,有效地提高了网络的学习效率,并能迅速跳出局部极小.以34例脑电数据对网络进行训练,实验结果证实该网络能迅速收敛,网络收敛后测试库中的脑电数据注意力水平判别结果证明该网络
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