采用CSP对滤波后的脑电信号进行特征提取,将训练特征归一化后作为输入样本,用SVM(采用LIBSVM工具包)训练模型,通过网格搜索法获得最佳参数C与r,得到最佳模型,并用所得模型对测试样本进行分类。对相同的样本数据进行不同的通道组合,都采用CSP与SVM结合的方法进行对比验证,得到各个通道组合测试的准确度如表1所示。通过表1...
FBCSP计算来自多个子带的CSP特征的互信息,以便选择最具辨识性的特征,所选特征使用支持向量机(SVM)分类器进行分类。 FBCSP的表现优于SBCSP,然而,它仍然使用了若干子带,这些子带依然会带来不少的计算成本的增加。所以提出DFBCSP来解决这个问题,DFBCSP利用单信道(C3,C4或Cz)频带功率的Fisher比(FR)来从多个重叠子频带...
本发明请求保护一种基于决策树和CSPSVM的多类运动想象脑电信号特征提取与分类方法,该方法包括:S1,对N类运动想象脑电信号进行预处理;S2,利用"一对多"CSP对预处理后的运动想象脑电数据进行处理,从而构建N个空间滤波器并获取脑电信号特征;S3,利用SVM对特征进行分类;S4,根据分类结果挑选最优空间滤波器和SVM的组合来...
线性判别函数局限性很大;神经网络的学习过程存在局部极小、推广能力差、容易出现过拟合等问题;SVM是一种基于结构风险最小化准则的学习方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多特有的优势,其推广能力明显优于一些传统的学习方法。 CSPSVM 声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章...
All the features were fed into a linear support vector machine(SVM), and the final classification accuracy of testing dataset is 90%. 展开 关键词: SVM component BCI ECoG ERD CSP DOI: 10.1109/BMEI.2010.5639943 被引量: 32 年份: 2010
1. 基于ABC-SVM的运动想象脑电信号模式分类 2. 基于经验模态分解和SVM的脑电信号分类方法 3. LMD算法与运动想象脑电信号的时频分析 4. 多类运动想象脑电信号特征提取与分类 5. 多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法 6. 基于改进CSP算法的运动想象脑电信号分类方法 7. 基于相位同步的脑电...
1.一种结合多时段多频段CSP算法的运动想象脑电解码方法,其特征在于:先利用MTF-CSP算法对运动想象脑电信号进行特征提取,再通过SVM分类器对提取到的特征进行分类识别,并对识别结果进行最终决策,具体步骤如下: 步骤一在运动想象脑电数据上截取n个滑动时间窗信号,对每个时间窗信号分离出若干频段的子带信号; 步骤二对步...
对支持向量机SVM进行训练,得到支持向量机SVM分类器,再利用该分类器对测试集Φ 2 的测试特征向量F csp-cc 进行想象运动任务的分类,得到分别表示左手、右手、脚和舌头的标签。 2.根据权利要求1所述的基于CSP和互相关的运动想象脑电信号分类方法,其特征在于:所述步骤(1)中的空间滤波,是采用共同平均参考的方法,将每...
基于CSP与SVM的脑电信号分析 目前,常用的基于EEG的警觉度特征提取方法有功率谱和小波变换。但是,功率谱估计是盲相的,只包含信号的幅度信息不包含相位信息,所以在提取特征时有一定的局限性;用小波变换提取脑电节律,所提取的节律的通带信息不全,边缘特性不好,并且这两种方法都在空间特征提取上存在不足。目前对脑电特...
基于CSP与SVM的脑电信号分析 目前,常用的基于EEG的警觉度特征提取方法有功率谱和小波变换。但是,功率谱估计是盲相的,只包含信号的幅度信息不包含相位信息,所以在提取特征时有一定的局限性;用小波变换提取脑电节律,所提取的节律的通带信息不全,边缘特性不好,并且这两种方法都在空间特征提取上存在不足。目前对脑电特...