基于SVM特征优化的Farwell虚拟矩阵字符识别

来源 :天津大学学报 | 被引量 : 3次 | 上传用户：ccj5310110

【摘要】

：

传统Farwell虚拟字符矩阵BCI中仅采用少数中线导联上的EEG特征进行识别,由于识别信息量较为有限,导致识别效率不高.为此,引入了一种支持向量机特征优化方法,采用扰动支持向量机代价函数的方法评价特征对于分类的贡献,进而优选出适于识别的特征组合.对6位受试者每人各采集80个字符的Farwell虚拟矩阵刺激任务脑电数据,经支持向量特征优化方法进行识别,获得良好的识别效果(识别错误率0.9%).研究

【作者】

：

綦宏志孙长城安兴伟许敏鹏马岚明东万柏坤

【机构】

：

天津大学精密仪器与光电子工程学院,中国医学科学院生物医学工程研究所

【出处】

：

天津大学学报

【发表日期】

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2011年09期

【关键词】

：

支持向量机特征优化方法 Farwell虚拟字符矩阵脑机接口 optimization method of support vector machine fea

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