【摘 要】
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P300 Speller是脑-机接口中重要的信息交互方式,由于其诱发的脑电特征信噪比较低与训练样本量庞大等问题,常规的线性识别算法和支持向量机等非线性识别算法难以获得理想的识
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,中国医学科学院生物医学工程研究所
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P300 Speller是脑-机接口中重要的信息交互方式,由于其诱发的脑电特征信噪比较低与训练样本量庞大等问题,常规的线性识别算法和支持向量机等非线性识别算法难以获得理想的识别效率.本文引入了一种基于权值样本重采样过程的Adaptive Boosting SVM（ABSVM）方法,在大样本集上利用AdaBoost重采样方法建立一系列小样本子集,在其上训练支持向量机并将其集成后进行识别.对6位受试者P300 Speller字符辨识实验的脑电特征识别结果发现,该方法能够显著提高字符识别效率,在合并使用5次重复
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