应用非负矩阵分解方法提取注意力相关脑电特征

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介绍了非负矩阵分解算法(NMF)的基本原理,给出一种利用NMF进行脑电能量谱特征提取的方法。设计试验对10个被试在三种不同注意任务中的脑电信号进行特征提取,并采用人工神经网络作为分类器进行分类测试。结果表明,NMF算法在高维特征空间具有较强的特征选择能力,其分类正确率明显高于主分量分析(PCA)方法和直接法,三种意识任务的分类正确率分别达到84.5%、88%和86.5%。
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