排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCI Competition 2005”中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。 相似文献
2.
针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。 相似文献
1