基于小波分解和支持向量机的P300识别算法

摘要：

针对支持向量机方法在P300识别中训练和识别速度相对较慢的不足,本研究提出了一种将小波分解与支持向量机相结合的P300识别方法.该方法通过小波分解实现脑电信号的特征提取,同时利用Span估计方法实现支持向量机最优参数的快速选择;然后借助支持向量机良好的分类性能实现P300的识别.本研究在BCICompetition 2003的P300实验数据集上对该方法进行了验证,结果表明,与传统支持向量机算法相比,本算法具有更高的训练和识别速度,并且在5次重复实验时达到了100%的识别准确率.

关键词：脑-机接口、P300、小波分解、支持向量机

所属期刊栏目：26

分类号：R318.08(医用一般科学)

资助基金：山东省自然科学基金Y2005G12

在线出版日期：2008-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：804-809