基于支持向量机的脑电信号中左右手判别  

Distinguishing between left and right finger movement from EEG using SVM

作　　者：唐艳[1] 汤井田[1] 

机构地区：[1]中南大学信息物理学院生物医学研究所,长沙410083

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第34期204-206,232,共4页Computer Engineering and Applications

摘　　要：在脑-机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。介绍了一种方法,用于对单次信号的分类。这种方法主要思想是将共空域子空间分解和支持向量机相结合,以便提取信号特征。该方法被用于"BCICompetition2003"第IV数据包上,分类正确率达89%。Identification and classification technology plays an important part in study of the BCI system.Presents an algorithm for classifying single-trial electroellcephalogram（ EEG）.It combines common spatial subspace decomposition with support vector machine to extract features from multichaunel EEG.This algorithm is applied to the data set IV of ＂BCI Competition 2003＂ with a classification accuracy of 89% on the test set.

关 键 词：脑电信号 脑-机接口 支持向量机 共空域子空间分解 

分 类 号：R318[医药卫生—生物医学工程] TP183[医药卫生—基础医学]