基于支持向量机框架的运动想象脑电分类

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     一个脑-机接口(brain-computer interface, BCI)系统需要有效的在线处理脑电信号以便进行实时的大脑活动状态分类。在本文中我们提出一种基于支持向量机框架的单次脑电分类方法以区分左右手运动想象活动。我们通过小波变换(Wavelet Transform, WT)提取了两个频段(μ和β节律)脑电数据的时频特征信息，然后采用基于支持向量机(Support Vector Machines, SVM)框架的方法进行以前判别信息的累积以便于预测使用者的意动方向。该方法改善了单次在线分类的准确率和稳定性，达到了仅10%的错误率。

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