【摘 要】
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论文研究在视觉、听觉、混合刺激下,采集脑电信号,刺激诱发实验者进入高度放松状态的方法。文中使用LSTM,SVM,Random Forest等方法对刺激前后的脑电进行分类,通过学习得到分
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题“基于健康体验人群的慢病风险因素监测系统与应用示范”(编号:2013BAI04B01)资助
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论文研究在视觉、听觉、混合刺激下,采集脑电信号,刺激诱发实验者进入高度放松状态的方法。文中使用LSTM,SVM,Random Forest等方法对刺激前后的脑电进行分类,通过学习得到分类器,并对调节阶段的数据进行切割找出不同刺激方式的最佳时间。通过该实验验证,1)采用滑动时间窗口方法,分别提取均值、方差、极值、频域、变化系数、波动指数等时域特征和功率熵、重心频率等频域特征取得较好效果;2)使用时间序列模型(LSTM)对脑电分类的准确率可以达到92%;3)根据有效刺激时间,混合刺激时间比听觉刺激缩短了30.
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