数据采集与处理
數據採集與處理
수거채집여처리
JOURNAL OF DATA ACQUISITION & PROCESSING
2011年
4期
420-424
,共5页
脑计算机接口%诱发电位%小波变换%贝叶斯线性判别分析
腦計算機接口%誘髮電位%小波變換%貝葉斯線性判彆分析
뇌계산궤접구%유발전위%소파변환%패협사선성판별분석
提出了一种高效的诱发电位P300成分识别算法用于脑计算机接口.采用小波分解与重构法去噪,根据P300特征决定小波基函数和分解层教,抽取出最明显的特征成分,结合基于证据框架的贝叶斯回归学习方法,获得对应类别概率进行分类决策.数据来源于2004 BCI Competition Ⅲ中的dataset PⅡ300字符拼写实验,交叉验证的结果表明,滤波方法有效,特征提取和分类算法计算复杂度低,获得了比较高的分类精度,平均精度最高为90％.
提齣瞭一種高效的誘髮電位P300成分識彆算法用于腦計算機接口.採用小波分解與重構法去譟,根據P300特徵決定小波基函數和分解層教,抽取齣最明顯的特徵成分,結閤基于證據框架的貝葉斯迴歸學習方法,穫得對應類彆概率進行分類決策.數據來源于2004 BCI Competition Ⅲ中的dataset PⅡ300字符拼寫實驗,交扠驗證的結果錶明,濾波方法有效,特徵提取和分類算法計算複雜度低,穫得瞭比較高的分類精度,平均精度最高為90％.
제출료일충고효적유발전위P300성분식별산법용우뇌계산궤접구.채용소파분해여중구법거조,근거P300특정결정소파기함수화분해층교,추취출최명현적특정성분,결합기우증거광가적패협사회귀학습방법,획득대응유별개솔진행분류결책.수거래원우2004 BCI Competition Ⅲ중적dataset PⅡ300자부병사실험,교차험증적결과표명,려파방법유효,특정제취화분류산법계산복잡도저,획득료비교고적분류정도,평균정도최고위90％.
