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基于CSP与SVM的脑电信号分析
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2017-09-07
jfsteve
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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。目前对脑电特征提取的分类的方法主要有线性判别分析、模糊神经元网络以及支持向量机等。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。
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