计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2009年
1期
149-152
,共4页
脑电信号%脑-机接口%自适应自回归模型%多变量自适应自回归模型
腦電信號%腦-機接口%自適應自迴歸模型%多變量自適應自迴歸模型
뇌전신호%뇌-궤접구%자괄응자회귀모형%다변량자괄응자회귀모형
在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位.将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息,深入讨论基于AR模型的自适应算法(AAR)和多变量参数AAR模型算法(MVAAR)在脑电信号特征提取中的应用.结合三种分类器,对这两种算法进行了比较,实验证明两种方法的实验效果都很好,但是MVAAR算法比AAR算法能够达到更高的分类正确率,其阶次一般选取也比较低,数据仿真吻合度高,具有更强的通用性.
在腦一機接口的研究中分類識彆技術佔有重要地位.將腦電信號中事件去同步化/相同步化現象作為特徵信息,深入討論基于AR模型的自適應算法(AAR)和多變量參數AAR模型算法(MVAAR)在腦電信號特徵提取中的應用.結閤三種分類器,對這兩種算法進行瞭比較,實驗證明兩種方法的實驗效果都很好,但是MVAAR算法比AAR算法能夠達到更高的分類正確率,其階次一般選取也比較低,數據倣真吻閤度高,具有更彊的通用性.
재뇌일궤접구적연구중분류식별기술점유중요지위.장뇌전신호중사건거동보화/상동보화현상작위특정신식,심입토론기우AR모형적자괄응산법(AAR)화다변량삼수AAR모형산법(MVAAR)재뇌전신호특정제취중적응용.결합삼충분류기,대저량충산법진행료비교,실험증명량충방법적실험효과도흔호,단시MVAAR산법비AAR산법능구체도경고적분류정학솔,기계차일반선취야비교저,수거방진문합도고,구유경강적통용성.
