CAJ | 학술논문

P300 Speller是目前少数可以用于临床残疾人功能补偿的脑-机接口系统,P300 Speller的字符识别效率与脑电信号采集的头皮表面电极位置密切相关,过多的电极不但增加了使用者的不适感,且易引入噪声干扰进而影响系统的稳定性.采用并发展了一种基于AdaBoost SVM (adaptive boosting support vector machine)的特征筛选方法,对脑电导联进行优化筛选,通过对6位受试者的实验数据处理及分析,结果表明该方法可以在不显著影响识别效率的基础上降低导联数量76％以上.另外,相较于经典的SVM-RFE特征筛选方法,该方法极大降低了计算复杂度,更适用于训练数据庞大的脑电特征优化问题.
P300 Speller시목전소수가이용우림상잔질인공능보상적뇌-궤접구계통,P300 Speller적자부식별효솔여뇌전신호채집적두피표면전겁위치밀절상관,과다적전겁불단증가료사용자적불괄감,차역인입조성간우진이영향계통적은정성.채용병발전료일충기우AdaBoost SVM (adaptive boosting support vector machine)적특정사선방법,대뇌전도련진행우화사선,통과대6위수시자적실험수거처리급분석,결과표명해방법가이재불현저영향식별효솔적기출상강저도련수량76％이상.령외,상교우경전적SVM-RFE특정사선방법,해방법겁대강저료계산복잡도,경괄용우훈련수거방대적뇌전특정우화문제.