【摘 要】
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脑-机接口(BCI)可以把大脑发出的信息转换成驱动外部设备的命令,实现了人与计算机或外部设备的交互.目前,用于脑电信号特征提取和分类的算法有很多,本文对BCI Competition Ⅱ
【机 构】
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上海海事大学 信息工程学院,上海200135
【出 处】
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全国第21届计算机技术与应用(CACIS)学术会议
论文部分内容阅读
脑-机接口(BCI)可以把大脑发出的信息转换成驱动外部设备的命令,实现了人与计算机或外部设备的交互.目前,用于脑电信号特征提取和分类的算法有很多,本文对BCI Competition Ⅱ中两类运动想象任务时的脑电数据进行分析,用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)进行分类,比较白化、快速独立成分分析(FastICA)和公共空间模式(CSP)三种特征提取算法.结果表明,用FastICA和CSP进行特征提取时得到的分类准确率较高,可达75.0％和76.4％,而白化的效果则要差些.
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