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[机器学习] 基于支持向量机的P300脑电信号分类研究
说明: 基于支持向量机的P300脑电信号分类研究-吕竟雷 本文针对P300脑电信号的特点,通过P300仿真信号和国际标准实验信号, 对支持向量机分类识别P300脑电信号进行了研究。研究结果显示,支持向量机 对P300仿真信号具有很高的识别率和识别速度;对于真实P300脑电信号,在 标准识别方案的基础上,通过多次信号平均和参数优化,并采用整个训练集进 行分类器的训练,识别率达到90. 3%,满足了识别性能要求。值得一提的是, 在分类识别过程中,仅仅采用了15个通道的采样数据和较少的预处理(总通道 数:6<gonejune> 在 上传 | 大小:3145728