基于小波预处理和贝叶斯分类器的P300识别算法

• 作者: 乐建威 李晓欧
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 医学
• 关键词: 脑计算机接口 诱发电位 小波变换 贝叶斯线性判别分析
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 理论与试验研究
• 页码范围: 420-424
• 分类号: R318.03
• 字数: 2294字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2011.04.008

摘要

提出了一种高效的诱发电位P300成分识别算法用于脑计算机接口.采用小波分解与重构法去噪,根据P300特征决定小波基函数和分解层教,抽取出最明显的特征成分,结合基于证据框架的贝叶斯回归学习方法,获得对应类别概率进行分类决策.数据来源于2004 BCI Competition Ⅲ中的dataset PⅡ300字符拼写实验,交叉验证的结果表明,滤波方法有效,特征提取和分类算法计算复杂度低,获得了比较高的分类精度,平均精度最高为90％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乐建威		6	45	4.0	6.0
2	李晓欧		7	20	3.0	4.0