本文關(guān)鍵詞：腦電信號特征的歸一化方式與選擇方法研究

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【摘要】：針對多被試腦電數(shù)據(jù)存在被試間特征值差異較大的問題,分析了單次歸一化的數(shù)據(jù)范圍對分類準確率的影響。實驗在情感數(shù)據(jù)集上采用6種常用的歸一化方法,對所有被試的特征、單個被試的所有特征、單個被試的單個屬性特征這三種單次歸一化的數(shù)據(jù)范圍進行準確率上的比較,證明了單個被試的單個屬性特征更適于作為多被試腦電數(shù)據(jù)單次歸一化數(shù)據(jù)范圍。此外,提出方差貢獻率與F-score結(jié)合的特征選擇方法,在不降低準確率的情況下大量減少了特征數(shù)量。小波包樹結(jié)點能量作為變換最少的特征得到的分類結(jié)果最好,小波包熵比腦電節(jié)律小波熵的分類準確率高。
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術(shù)學院;北京理工大學珠海學院計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61070077,61170136) 山西省自然科學基金項目(2010011020-2,2011011015-4)
【分類號】：R338;TN911.7
【正文快照】： 0引言腦電作為與大腦活動聯(lián)系很緊密的生理信號而成為了情感研究領(lǐng)域與人機交互領(lǐng)域的熱門課題。情感腦電信號研究的目的就是在進行人機交互的過程中檢測特定的情感狀態(tài)并實現(xiàn)相應的有價值的應用。歸一化是一種在模式識別中應用較為廣泛的數(shù)據(jù)預處理技術(shù),但是討論特征歸一化對

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 鄭常寶;段曉波;李曉明;;用Matlab小波包求功率頻帶分解規(guī)律[J];電測與儀表;2010年06期

2 曾憲偉;趙衛(wèi)明;盛菊琴;;小波包分解樹結(jié)點與信號子空間頻帶的對應關(guān)系及其應用[J];地震學報;2008年01期

3 吳明;黃志華;;ERPs信號特征提取及分類方法的研究[J];福州大學學報(自然科學版);2011年01期

4 肖漢光;蔡從中;;特征向量的歸一化比較性研究[J];計算機工程與應用;2009年22期

5 肖毅;陳善廣;韓東旭;;基于腦電節(jié)律的小波熵分析方法[J];科技導報;2011年16期

6 龍正吉;劉光遠;;用小波變換提取心電信號的情感特征[J];西南大學學報(自然科學版);2011年03期

7 劉沖;趙海濱;李春勝;王宏;;基于頻帶能量歸一化和SVM-RFE的ECoG分類[J];儀器儀表學報;2011年03期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 常廣;鄢素云;王毅;;零相位數(shù)字濾波器在非平穩(wěn)信號處理中的應用[J];北京交通大學學報;2011年06期

2 宋昊蘇;李寧;張偉;;VSM模型在文檔結(jié)構(gòu)識別中的應用[J];北京信息科技大學學報(自然科學版);2011年06期

3 鄒鵬;姜秋喜;莫翠瓊;潘繼飛;;基于SVM識別的雷達輻射源特征向量歸一化研究[J];電子信息對抗技術(shù);2010年06期

4 李曉歐;范嬋嬌;;集成學習在腦機接口分類算法中的研究[J];電子測量與儀器學報;2011年11期

5 林銘德;戴一t，

本文編號：1152285