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《微型机与应用》 2011年16期
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基于CSP与SVM算法的警觉度脑电信号分类

董书琴  谢宏  
【摘要】:疲劳驾驶是导致交通伤亡事故的重要原因之一,因此采取相应的预防措施是很有必要的。针对两种不同程度的警觉度(清醒和睡眠),采用公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)算法对所采集到的脑电数据进行特征提取,用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类,通过网格搜索法获得最优参数。与频带能量作为特征的已有方法相比,该算法测试准确率较高,能够达到较好的识别效果。
【作者单位】上海海事大学信息工程学院;
【分类号】:R318.0

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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7 于洪;基于脑电信号的警觉度估计[D];上海交通大学;2007年
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