| 一种新的注意力相关脑电分类算法设计 |
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| 引用本文： | 刘明宇,王珏,燕楠,魏娜,郑崇勋.一种新的注意力相关脑电分类算法设计[J].西安交通大学学报,2005,39(10):1162-1164. |
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| 作者姓名： | 刘明宇 王珏 燕楠 魏娜 郑崇勋 |
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| 作者单位： | 西安交通大学生命科学与技术学院,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60271025)，陕西省科技厅资助项目(2003K10-G24) |
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| 摘 要： | 提出了一种新的基于支持向量机(SVM)学习机制的注意力相关脑电分类算法.在对脑电信号进行3级小波分解之后,采用主分量分析方法提取主要的特征分量,并且采用SVM方法对其进行分类.在此基础上,依据数据融合理论,对多导分类结果进行综合判断.结果表明,本方法具有良好的鲁棒性,对注意力相关脑电信号分类的准确率可达89%左右,高于单导最优准确率.该方法对注意力缺陷反馈治疗、注意力机制研究等具有较高的实用价值.
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| 关 键 词： | 支持向量机 数据融合理论 脑电 注意力 |
| 文章编号： | 0253-987X(2005)10-1162-03 |
| 收稿时间： | 11 8 2004 12:00AM |
| 修稿时间： | 2004年11月8日 |
New Attention Related Electroencephalographic Signals Classification Algorithm |
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| Liu Mingyu,Wang Jue,Yan Nan,Wei Na,Zheng Chongxun.New Attention Related Electroencephalographic Signals Classification Algorithm[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2005,39(10):1162-1164. |
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| Authors: | Liu Mingyu Wang Jue Yan Nan Wei Na Zheng Chongxun |
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