快速多变量自回归模型的意识任务的特征提取与分类

• 作者: 薛建中 郑崇勋 闫相国
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 多变量自回归模型 意识任务 脑电 特征提取 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 长江学者论坛
• 页码范围: 861-864
• 页数: 4页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.08.022

摘要

给出了一种有效的多变量自回归(Multivariate Autoregressive,MVAR)模型参数和阶数估计的快速算法,通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运算量,提高了模型估计的速度.利用该算法对4个实验对象的3种不同意识任务的脑电(EEG)信号进行特征提取,并将得到的特征向量作为径向基函数神经网络的输入进行训练和分类测试.分类结果表明,利用该方法进行EEG信号的特征提取,分类的正确率明显高于单变量自回归模型,而且算法运算速度快,可以用于不同意识任务EEG信号的在线特征提取与分类系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑崇勋	西安交通大学生命科学与技术学院	122	1268	20.0	26.0
2	薛建中	西安交通大学生命科学与技术学院	5	70	4.0	5.0
3	闫相国	西安交通大学生命科学与技术学院	36	354	12.0	18.0