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基于同步似然的脑电分类方法研究
  • 148
  • 229
  • 作者

    曹锐武政相洁李聪改陈俊杰

  • 单位

    太原理工大学计算机科学与技术学院

  • 摘要
    脑电数据的分类方法一直是疾病诊断、脑机接口等研究的热点,其关键在于分类特征的选择。目前的分类特征(例如样本熵)多基于单个通道,而近期研究报道脑电通道之间存在着相互作用。因此,本文采用了同步似然性作为新的分类特征,并利用SVM分类算法在两组脑电数据上进行了验证。结果表明,同步似然性作为分类特征的结果优于样本熵,可在脑电数据分类中得到更广泛应用。
  • 关键词

    脑电信号同步似然样本熵特征识别SVM分类

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金资助项目(61170136,61373101)；山西省自然科学基金资助项目(2011011015-4)；北京市博士后工作经费资助项目(Q6002020201201)；
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