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通过基于柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验的自适应特征提取法,提取出对大脑ERPs信号分类具有可辨识性的特征信息.应用具有良好模式分类性能的SVM在提取的特征属性基础上构造分类器,对ERPs信号分类.实验表明:自适应特征提取法不仅能有效地提取出分类特征属性,还极大地降低了数据空间维数;自适应特征提取与SVM相结合的分类准确率达到90%以上,可实现区分不同的脑状态.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2011
Issue： 1
Volume： 39
Page： 54-59
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