基于矩阵灰建模的单次P300检测新方法

发布时间：2018-03-29 18:52

  本文选题：P特征提取　切入点：矩阵灰建模　出处：《电子学报》2017年07期

【摘要】：针对少导联P300单次提取识别率较低的问题,提出了一种基于矩阵灰建模的参数模型法提取特征的方法,提高了P300单次识别率.首先对脑电信号进行预处理,然后选择导联组合,接着对每个Epoch进行建模,将模型参数作为特征向量输入SVM分类识别.结果表明,单次P300的平均识别率为91.43%,叠加平均3次正确率可高达97.87%.
[Abstract]:Aiming at the low recognition rate of single extraction of P300 with less lead, this paper presents a method of feature extraction based on matrix grey modeling, which improves the recognition rate of P300. Firstly, the EEG signal is preprocessed, and then the lead combination is selected. Then each Epoch is modeled, and the model parameters are input into SVM classification as feature vectors. The results show that the average recognition rate of P300 is 91.43, and the average accuracy of three times can be as high as 97.87.
【作者单位】： 西北工业大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61273250) 陕西省科技攻关项目(No.2015GY003) 校研究生创业种子基金(No.Z2015112)
【分类号】：R318;TN911.7

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本文编号：1682397