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...
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
【摘要】针对多通道四类运动想象脑电信号分类问题,引入小波包分解(WPD)与共空间模式(CSP)融合的脑电信号特征提取方法.首先利用小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,然后用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,最后设计了基于支持向量机(SVM)的分类方法.应用提出的方法对四类运动想象脑电信号进行...
通过计算每次实 验原始脑电信号与各阶 IMF 分量之间的相关系数,并计算所有实验得出的相关系数 的绝对值的平均数,选择具有较大相关系数绝对值平均数的固有模态函数,计算其功 率谱密度作为特征,经共空间模式投影映射再提取相应的特征向量,并用支持向量机 (SVM)进行分类.对 9 名受试者的运动想象进行分类结果分析,...
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...
[0109]本实施例将CSP特征选择参数设置为2时, 则构建维度为4的特征向量, 得到29×4的特征矩阵, 在最后一列打上对应有无抑郁症的1, 0标签, 即可输入线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)、支持向量机(support vector machine, SVM)、逻辑回归(Logical regression, LR)和K‑Nearest Neior(KNN)这四种分...
(b)使用共空间模式(CSP)进行特征提取,使用支持向量机(SVM)分类器分类方法; (c)本申请提出的使用多尺度卷积神经网络(MSCNN)自动提特征,全连接网进行分类方法。 由图5和图6可以看出,使用本申请的MSCNN方法,在数据集上,准确率明显高于其他两种传统的机器学习方法,平均准确率提高约10%。