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- &&-- 中文软件名声母搜索采用Fisher线性判别分析进行MEG信号的分类--《东北大学学报(自然科学版)》2013年12期
采用Fisher线性判别分析进行MEG信号的分类
【摘要】：脑磁图(MEG)具有比脑电(EEG)信号更高的时空分辨率,可以作为输入信号建立脑-机接口系统.提出一种脑磁图的特征提取和分类方法,首先对MEG信号进行预处理,然后提取时域特征,最后采用Fisher线性判别分析进行分类.将该算法用于2008年脑-机接口数据竞赛的数据集Ⅲ,该数据集为一个典型的采用MEG信号的脑-机接口系统.离线分析结果表明,该算法取得了很好的分类准确率,对两个测试者(S1和S2)的分类正确率分别为59.46%和43.24%.与其他方法相比,该方法简单有效,运算速度快,具有较高的参考价值.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
脑-机接口(brain-computer interface,BCI)作为一种全新的大脑对外信息交流和控制方式,最近几年得到了快速的发展[1-2].目前应用于BCI系统常用的信号有脑电(electroencephalography,EEG)和皮层脑电图(electrocorticography,ECoG).采用EEG的BCI系统属于非植入式,对测试者没有损
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