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题名面向康复工程的脑电信号分析和判别方法研究
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作者
陈昱君
孙樊荣
姚远
顾明昕
沐瑶
许学吉
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机构
南京航空航天大学民航学院
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《数学的实践与认识》
2021年第23期197-204,共8页
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文摘
为提高脑电信号的分析和判别的准确率,利用数据挖掘的方法对数据进行处理,并建立脑电信号判别模型.首先,对P300信号标志符进行识别,完成对脑电信号的数据预处理,利用经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)降低噪声去除伪迹,使用主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)进行特征提取.然后,采用合成少数类过采样技术方法(Synthetic Minority Oversampling Technique,SMOTE)扩充样本使正负样本数量达到均衡.最后,采用支持向量机方法(Support Vector Machine,SVM)建立二分类模型完成对P300信号标识符进行识别.经运行结果可追,SMOTE改进的分类模型结果精度都有所改进,准确性有明显提高,能准确识别P300信号标识符.
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关键词
EEG信号
脑电信号判别
PCA
SMOTE
SVM
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Keywords
EEG
EEG signal discrimination
PCA
SMOTE
SVM
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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