基于Adaboost技术的大脑运动意识任务分类

裴晓梅; 郑崇勋

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本文提出了应用机器学习技术Adaboost算法与Fisher判别式分析作为基本分类器相结合的方法,实现大脑想象左右手运动意识任务的分类.利用Morlet小波滤波方法提取优化的运动相关脑电特征,对两组实验数据4个受试者运动相关脑电模式进行分类,平均最大分类正确率达到88.11%.通过最大分类正确率,最大互信息等评价指标比较,验证了Adaboost技术在改善大脑运动意识任务分类性能的有效性,从而为脑机接口系统应用中大脑运动意识任务分类提供了新的思路.

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来源
《北京生物医学工程》 |2008年第5期|466-470|共5页
作者
裴晓梅; 郑崇勋;
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作者单位

西安交通大学生物医学工程研究所生物医学信息工程,教育部重点实验室,西安 710049;

西安交通大学生物医学工程研究所生物医学信息工程,教育部重点实验室,西安 710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物信息、生物控制;
关键词
Adaboost; ERD/ERS; 特征提取; Morlet小波滤波; 互信息(MI);

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