节点文献

一种新的注意力相关脑电分类算法设计

New Attention Related Electroencephalographic Signals Classification Algorithm

推荐 CAJ下载
PDF下载
不支持迅雷等下载工具，请取消加速工具后下载。

【Author】 Liu Mingyu,Wang Jue,Yan Nan,Wei Na,Zheng Chongxun(School of Life Science and Technology,Xi′an Jiaotong University,Xi′an 710049,China)

【机构】西安交通大学生命科学与技术学院；西安交通大学生命科学与技术学院 710049西安； 710049西安； 710049西安；

【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.更多还原

【关键词】支持向量机；数据融合理论；脑电；注意力；

【基金】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)

【文献出处】西安交通大学学报 ,Journal of Xi’an Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2005年10期

【分类号】TP399;
【被引频次】6
【下载频次】392

知网节下载

节点文献中：

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络

节点文献