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提出了一种高效的诱发电位P300成分识别算法用于脑计算机接口。采用小波分解与重构法去噪,根据P300特征决定小波基函数和分解层数,抽取出最明显的特征成分,结合基于证据框架的贝叶斯回归学习方法,获得对应类别概率进行分类决策。数据来源于2004 BCI Competition中的dataset P300字符拼写实验,交叉验证的结果表明,滤波方法有效,特征提取和分类算法计算复杂度低,获得了比较高的分类精度,平均精度最高为90%。