基于Adaboost技术的大脑运动意识任务分类
Classification of motor imagery tasks based on Adaboost technique作者机构：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
出 版 物：《北京生物医学工程》 (Beijing Biomedical Engineering)
年 卷 期：2008年第27卷第5期
页 面：466-470页
学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学]
基 金：国家自然科学基金(30370395 30670534) 中国博士后科学基金(20070410380)资助
主 题：Adaboost ERD/ERS 特征提取 Morlet小波滤波 互信息(MI)
摘 要：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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