【摘 要】
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如何从脑电信号中快速准确地识别出P300成分是脑-机接口研究中的一个热点问题。针对P300的识别问题,我们提出了一种将F-score特征选择与支持向量机相结合的判别方法,该方法采
【基金项目】
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山东省自然科学基金资助项目(Y2005G12)
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如何从脑电信号中快速准确地识别出P300成分是脑-机接口研究中的一个热点问题。针对P300的识别问题,我们提出了一种将F-score特征选择与支持向量机相结合的判别方法,该方法采用F-score特征选择减少输入特征的维数,以克服支持向量机算法判别速度慢的缺点;然后借助支持向量机算法良好的分类性能实现P300的识别。本文在BCI Competition 2003的P300实验数据集上对该方法进行了验证,结果表明,在5次重复实验中该方法的识别准确率达到了100%,且判别速度与未经特征选择的传统支持向量机算法相比提高了近2倍。
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