原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出一种新的空闲状态检测方法,以训练集中各类运动想象样本的类内散度和正确检测率为指标,结合接收机曲线确定分类阈值,设计最佳三分类器,并采用模糊化技术对预测标签进行处理.将该方法应用于2005年BCI竞赛数据IVc,测试的均方误差为0.278 7.实验结果验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 异步脑-机接口的空闲状态检测新方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 异步脑-机接口 空闲状态 类内散度 接收机特性 共空间模式 均方误差
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 系统应用开发
研究方向 页码范围 151-153
页数 3页 分类号 R318|TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.01.045
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢胜利 华南理工大学电子与信息学院 175 4294 30.0 61.0
2 刘美春 华南理工大学电子与信息学院 2 17 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
异步脑-机接口
空闲状态
类内散度
接收机特性
共空间模式
均方误差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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