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基于融合規(guī)則的注意相關腦電分類算法研究 A New Classifier for the Recognition of EEG Patterns Associated to Attention Tasks |
| 作者： 劉明宇;王玨;楊琴;鄭崇勛 |
| 單位：西安交通大學生命科學與技術研究所,教育部生物信息與工程重點實驗室,西安,710049 |
| 關鍵詞： 支持向量機%數(shù)據(jù)融合理論%腦電%小波 |
| 分類號： |
| 出版年·卷·期（頁碼）：2006·25·4（388-391） |
| 摘要： |
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提出一種新的基于支持向量機(super vector machine, SVM)學習機制和數(shù)據(jù)融合理論的腦電分類算法,并設計了注意分級實驗進行驗證.首先,對腦電信號進行3級小波分解,由主分量分析(principle component analysis, PCA)方法提取其中的主特征分量;然后由支持向量機對特征分量進行分類;最后依據(jù)數(shù)據(jù)融合理論,對多導分類結果進行綜合判斷.結果表明,該方法具有良好的魯棒性,對多導注意相關EEG的分類準確率可達89%左右,并高于單導最優(yōu)準確率,對注意力缺陷反饋治療、注意力機制研究等有較高的實用價值. |
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| 參考文獻： |
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