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目的：脑电意识任务分类。方法：本文将脑电信号中事件去同步化／相同步化现象作为特征信息，讨论了运用多变量参数AAR模型算法（MVAAR）提取脑电信号特征后，采用线性分析、基于马氏距离分类和留一法三种分类器分别进行脑电意识任务识别。引入正确率，互信息，kappa值，ROC曲线下面积值的概念对分类效果进行性能评价。结果：传统的线性分类、基于马氏距离的二次分类，留一法分类效果都较好。结论：但当两类的协方差矩阵差别较大时，MDA方法有更好的结果。当实验数据庞大时，留一法的分类时间将随着数据量的增大而延长，分类效果受