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ERPs信号特征提取及分类方法的研究
( )
39 1 福州大学学报 自然科学版 Vol． 39 No． 1
第 卷第 期
2011 2 Journal of Fuzhou University (Natural Science Edition) Feb． 2011
年 月
【DOI 】CNKI :35 － 1117 / N． 1723． 008 文章编号:1000 － 2243 (2011)01 － 0054 － 06
ERPs 信号特征提取及分类方法的研究
，
吴明 黄志华
( ， 350108)
福州大学数学与计算机科学学院 福建福州
: － ， ERPs
摘要 通过基于柯尔莫诺夫 斯米尔诺夫检验的自适应特征提取法 提取出对大脑 信号分类具有可辨识
． SVM ， ERPs ．
性的特征信息 应用具有良好模式分类性能的 在提取的特征属性基础上构造分类器 对 信号分类
: ， ;
实验表明 自适应特征提取法不仅能有效地提取出分类特征属性 还极大地降低了数据空间维数 自适应特
SVM 90% ， ．
征提取与 相结合的分类准确率达到 以上 可实现区分不同的脑状态
:ERPs ;SVM ; ;
关键词 分类 特征提取
中图分类号:TP391 文献标识码:A
Research on ERPs feature extraction and classification
WU Ming ，HUANG Zhi － hua
(College of Mathematics and Computer Science ，Fuzhou University ，Fuzhou ，Fujian 350108 ，China)
Abstract :The paper presents a novel adaptive feature extraction method based on Kolmogrov –
Smirnov test (K － S test)which could determine if independent random samples are drawn from the
same underlying continuous population． The method enables to extract the only useful discriminatory
information as feature for classification ，and it is adaptive for the varied brain activities． SVM hav
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