一種新的注意力相關腦電分類算法設計
2005-04-29 00:44:03劉明宇王玨燕楠魏娜鄭崇勛
西安交通大學學報 2005年10期
劉明宇 王 玨 燕 楠 魏 娜 鄭崇勛
摘要：提出了一種新的基于支持向量機(SVM)學習機制的注意力相關腦電分類算法．在對腦電信號進行3級小波分解之后，采用主分量分析方法提取主要的特征分量，并且采用SVM方法對其進行分類．在此基礎上，依據數據融合理論，對多導分類結果進行綜合判斷．結果表明，本方法具有良好的魯棒性，對注意力相關腦電信號分類的準確率可達89％左右，高于單導最優準確率．該方法對注意力缺陷反饋治療、注意力機制研究等具有較高的實用價值．
關鍵詞：支持向量機；數據融合理論；腦電；注意力
中圖分類號：R318．04文獻標識碼：A文章編號：0253—987X(2005)10—1162—03
