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《福建电脑》 2017年10期
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注意力状态识别方法研究

马文鸿  陈勃  
【摘要】:本文提出一种基于注意力相关脑电分析的注意力状态识别方法,利用共同空间模式(CSP)滤波、通过自回归算法计算功率谱、进而采用统计分析选取差异明显的特征向量、并采用支持向量机(SVM)进行分类。实验表明,该方法可以有效分类注意力状态。
【作者单位】福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】:福建省自然科学基金项目,项目编号:(2016J01294)
【分类号】:R318;TN911.6
【正文快照】:
1引言计算X1,X2的协方差矩阵得到C1,C2;求得混合协方差:脑机接口(brain-computer interface,BCI),是在人或动物脑C=C1+C2(1)与外部设备间建立的直接连接通路[1]。它是一种不依赖常规大对混合协方差矩阵进行特征值分解得到:脑输出通道(外周神经和肌肉组织)的全新信息交流系统,

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