【摘 要】
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在脑-机接口（BCI）研究中一个关键问题是准确地对EEG信号进行特征提取和模式分类,以得到人机通信与控制命令。经过对非靶刺激和靶刺激下诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样
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在脑-机接口（BCI）研究中一个关键问题是准确地对EEG信号进行特征提取和模式分类,以得到人机通信与控制命令。经过对非靶刺激和靶刺激下诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样等处理后,利用共同空间模式算法对所采集到的EEG数据进行特征提取,然后通过网格搜索法获取最优分类参数的情况下,利用基于径向基函数的支持向量机设计分类器。通过对3名受试者的实验数据进行各10次的处理后得到较好的分类效果,平均分类准确率为99.2%。实验结果表明,本文的方法适合于基于＂模拟阅读＂的脑-机接口中。
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