【摘 要】
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针对P300信号特征提取和分类过程中训练及测试速度相对较慢的不足,提出了一种基于P300带内带外特征的脑电信号特征提取方法,将时域能量熵和离散小波变换相结合,克服了P300信
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针对P300信号特征提取和分类过程中训练及测试速度相对较慢的不足,提出了一种基于P300带内带外特征的脑电信号特征提取方法,将时域能量熵和离散小波变换相结合,克服了P300信号识别中对电极数量和脑电信号叠加次数的苛刻要求。试验采用支持向量机作为分类器,在BCI Competition 2003和BCI Competition 2005的P300试验数据集上进行验证,结果表明,提出的方法只需对一导数据进行处理,只有2次叠加平均,就能得到很好的分类效果及较短的分类系统运算时间。
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