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| 基于共同空间模式的扫视信号特征提取算法 | |
| 作者单位： | ;1.安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;2.安徽大学信息保障技术协同创新中心 |
| 摘 要： | 为了提高基于眼电图(EOG)的扫视信号识别正确率,提出了一种基于共同空间模式(CSP)的扫视信号特征提取算法.该算法首先利用事先标注好的标签数据进行CSP空域滤波器设计,并采用联合近似对角化的方法解决多分类问题;在此基础上,使用该滤波器对原始多导联眼动信号进行空域滤波,滤波输出即为扫视信号的特征参数.在实验室环境中使用支持向量机对上、下、左、右四类扫视信号进行识别,所提算法的平均正确率达到了97.7%.实验结果表明基于CSP的扫视信号特征提取算法在眼动信号分析中呈现出良好的分类性能. |
| 关 键 词： | 眼电图 眼球运动 共同空间模式 联合近似对角化 支持向量机 |
Research on feature parameters extracting algorithm of saccade signals based on common spatial pattern |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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