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武汉市科技计划项目(201160823255)

作品数:2 被引量:6H指数:2
相关作者:曹巧玲官金安荆汉娜李梅更多>>
相关机构:中南民族大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金武汉市科技计划项目国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇特征提取
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇脑-机接口
  • 2篇接口
  • 1篇信号
  • 1篇信号分类
  • 1篇异步
  • 1篇异步化
  • 1篇模式识别
  • 1篇CSP

机构

  • 2篇中南民族大学

作者

  • 2篇官金安
  • 2篇曹巧玲
  • 1篇李梅
  • 1篇荆汉娜

传媒

  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
模拟阅读脑-机接口异步化研究被引量:2
2014年
"模拟阅读"脑-机接口(BCI)工作在同步模式,而实际中使用者希望能在"工作/非工作"状态间自由切换,即异步化,针对该问题提出了利用闭眼固定时间的脑电信号作为两种状态间转换开关的方法。首先设计了实验方案;然后对采集的脑电图(EEG)信号分别在时域和频域进行特征提取,对时域特征利用支持向量机(SVM)和Kmeans分类器进行分类,对频域特征用SVM分类。时域最高识别率分别为91.25%和89.17%,平均分类所需时间分别为1.89 s和0.11 s,频域最高识别率和平均识别率分别为86.25%和81.875%。实验结果表明该实验模式能实现两种状态自由切换的目的。
曹巧玲官金安
关键词:异步脑-机接口支持向量机特征提取模式识别
基于CSP的模拟阅读脑-机接口信号分类被引量:5
2013年
提出了一种基于模拟阅读事件相关电位诱发模式下脑电信号的特征提取及模式分类方法.对采集到的32通道非靶刺激和靶刺激信号进行低通滤波、下采样等处理,根据脑电信号的空间分布特征,选取若干通道的数据,并使用共空间模式算法进行信号的特征提取,最后使用支持向量机(SVM)对信号进行分类.实验结果表明:用位于大脑皮层后半部分通道的数据进行特征提取和分类能较好地识别出靶刺激信号,五名受试者可以达到的最大平均分类正确率分别为90.60%,83.30%,83.98%,72.61%和93.54%.
官金安李梅荆汉娜曹巧玲
关键词:脑-机接口特征提取支持向量机
共1页<1>
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