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1.
采用"模拟阅读"视觉诱发事件相关脑电位的实验模式进行了脑-机接口实验,记录受试者在靶标和非靶标刺激下的脑电信号并进行了模式分类.首先对原始的脑电信号进行预处理、提取最优特征,然后利用核Fisher准则对采集到的脑电信号进行分类.为了验证这种方法的有效性,同时还对信号进行了感知准则和Fisher准则的分类.对5名受试者测试的结果表明:核Fisher准则分类器的正确率分别为92.98%,88.85%,76.32%,78.33%和95.52%,分别高出Fisher准则、感知准则约20%、10%,表明核Fisher准则对含有非线性可分的脑电信号的分类效果比单纯的线性方法更为优越.  相似文献
2.
针对目前大多数便携式脑电记录仪只能记录脑电信号,而不能随时查看脑电图的现状,设计了一种基于Android移动设备的脑电记录仪,其中下位机通过高精度的AD转换器将脑电信号转换为数字信号,再通过蓝牙发送给上位机,在上位机对信号进行数据拼接﹑存储和滤波,并绘制出脑电图,实验表明:该记录仪可以准确地进行脑电图绘制,能随时查看脑电图,且体型小巧、携带方便。  相似文献
3.
设计并实现了采用非监督特征学习方法对模拟阅读事件相关电位实验中多名受试者脑电信号的特征提取,并对提取的特征向量进行了模式分类。实验中共采集5名受试者脑电信号,每名受试者的特征样本集由其接受模拟阅读靶视觉刺激后100~400ms在通道PO3、O1、Oz、O2、PO4、P4、P8、CP6的脑电信号样本组成,各受试者样本集均含400个试次样本。非监督特征学习过程由含6个神经节的BP神经网络完成,后选用支持向量机作为分类器。对比了1试次,2试次、5试次、10试次样本叠加等几种不同情况下采用非监督特征学习方法提取特征的分类正确率。实验结果表明:采用多神经节人工神经网络对5名使用者5试次叠加信号样本提取的特征向量的分类正确率高于90%,显著优于对各单通道时域特征向量的分类正确率,该方法可为以脑电信号为特征的身份识别系统提供一种可行的特征提取方式。  相似文献
4.
指出了由于通常认为Wheatstone-Panum极限情况(W-P极限情况)的视差梯度为2,以致不同Wheatstone类构型的视差的垂直梯度Gv可能存在差异的事实往往被忽略的事实.通过改变先前几项得出对立结论的Wheatstone类研究构型的Gv,证明了Gv是影响W-P极限情况融合方式的重要因素.实验结果还提示:构型中特征组成以及成组特征排列方式的差异,可能也会影响W-P极限情况的融合方式.  相似文献
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