期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于多域特征与随机子空间集成的脑电分类 被引量:3
1
作者 邓欣 龙灿 +3 位作者 米建勋 张博宪 孙开伟 王进 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1787-1798,共12页
针对脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)中脑电信号预处理、特征提取、分类识别等过程,提出一种基于多域特征的随机子空间集成方法实现运动想象脑电分类。该方法的基本思想是通过事件相关同步/事件相关去同步特性分析,提取出最佳... 针对脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)中脑电信号预处理、特征提取、分类识别等过程,提出一种基于多域特征的随机子空间集成方法实现运动想象脑电分类。该方法的基本思想是通过事件相关同步/事件相关去同步特性分析,提取出最佳时频段的多域特征作为特征向量,结合交叉验证自适应地选择特征随机子空间的集成规模,集成线性判别分析分类器实现脑电信号分类。实验结果表明,多域特征和随机子空间集成分类正确率可达90.71%、Kappa系数可达0.63,均优于BCI竞赛第一名成绩,从而证明了该算法在脑电分类中的有效性和实用性。 展开更多
关键词 脑电信号 运动想象 多域特征 集成学习 随机子空间
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部