支持向量機(jī)在腦功能模式識別和分類中的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、腦電信號(EEG)是中樞神經(jīng)系統(tǒng)產(chǎn)生的生物電活動,它包含了豐富的神經(jīng)系統(tǒng)狀態(tài)和變化的信息。對大腦活動特征的正確解釋、分析、處理成為目前研究的前沿。對EEG進(jìn)行建模、分類和識別等研究,是進(jìn)一步了解大腦的功能、認(rèn)識外圍神經(jīng)和大腦之間的聯(lián)系至關(guān)重要的一步。 本文主要研究用支持向量機(jī)(SVM)對腦功能模式進(jìn)行識別和分類。由于采集到的EEG信號,包含了噪聲,因此在對EEG信號進(jìn)行分類處理前要對信號進(jìn)行消噪處理,并對信號進(jìn)行特征的分析和提取

2、,為能夠更準(zhǔn)確地對腦功能模式進(jìn)行識別和分類奠定基礎(chǔ)。 本文的具體內(nèi)容如下: 首先,概述了支持向量機(jī)的發(fā)展現(xiàn)狀,腦電研究的歷史及其現(xiàn)狀,支持向量機(jī)在腦功能模式的識別和分類研究中的現(xiàn)狀; 其次,介紹了腦電信號的概念,腦電信號處理的主要研究方法; 第三,詳細(xì)地介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)理論; 第四,為了更有效地提取腦電信號特征波,結(jié)合小波包技術(shù),提出了一種腦電特征波提取方法。首先對腦電信號進(jìn)行小波包

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