ERPs信号特征提取及分类方法的研究

• 作者: 吴明 黄志华
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: ERPs SVM 分类 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: CNKI:35-1117/N.20110121.1723.008

摘要

通过基于柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验的自适应特征提取法,提取出对大脑ERPs信号分类具有可辨识性的特征信息.应用具有良好模式分类性能的SVM在提取的特征属性基础上构造分类器,对ERPs信号分类.实验表明:自适应特征提取法不仅能有效地提取出分类特征属性,还极大地降低了数据空间维数;自适应特征提取与SVM相结合的分类准确率达到90%以上,可实现区分不同的脑状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄志华		19	53	5.0	6.0
2	吴明		2	28	1.0	2.0