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通过基于柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验的自适应特征提取法，提取出对大脑ERPs信号分类具有可辨识性的特征信息．应用具有良好模式分类性能的SVM在提取的特征属性基础上构造分类器，对ERPs信号分类．实验表明：自适应特征提取法不仅能有效地提取出分类特征属性，还极大地降低了数据空间维数；自适应特征提取与SVM相结合的分类准确率达到90％以上，可实现区分不同的脑状态．