本文選題：P特征提取　切入點(diǎn)：矩陣灰建模　出處：《電子學(xué)報(bào)》2017年07期

【摘要】：針對(duì)少導(dǎo)聯(lián)P300單次提取識(shí)別率較低的問(wèn)題,提出了一種基于矩陣灰建模的參數(shù)模型法提取特征的方法,提高了P300單次識(shí)別率.首先對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,然后選擇導(dǎo)聯(lián)組合,接著對(duì)每個(gè)Epoch進(jìn)行建模,將模型參數(shù)作為特征向量輸入SVM分類識(shí)別.結(jié)果表明,單次P300的平均識(shí)別率為91.43%,疊加平均3次正確率可高達(dá)97.87%.
[Abstract]:Aiming at the low recognition rate of single extraction of P300 with less lead, this paper presents a method of feature extraction based on matrix grey modeling, which improves the recognition rate of P300. Firstly, the EEG signal is preprocessed, and then the lead combination is selected. Then each Epoch is modeled, and the model parameters are input into SVM classification as feature vectors. The results show that the average recognition rate of P300 is 91.43, and the average accuracy of three times can be as high as 97.87.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61273250) 陜西省科技攻關(guān)項(xiàng)目(No.2015GY003) 校研究生創(chuàng)業(yè)種子基金(No.Z2015112)
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

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本文編號(hào)：1682397