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基于样本熵的注意力相关脑电特征信息提取与分类.pdf
№10
第4l卷第10期 西安交通大学学报 VoI.41
XI’AN UNIVERSITYOct.2007
2007年10月 JOURNAI。OFJIA07、ONG
基于样本熵的注意力相关脑电特征信息提取与分类
燕楠,王珏,魏娜,宗良
(西安交通大学q物医学信息工程救育部重点实验室,710049,西安)
摘要:提出一种用样本熵作为特征进行注意力相关脑电信号的分析与分类处理、并采用支持向量
机(SVM)算法实现分类器的方法.7位年龄在20~30岁之问的男性受试者接受了执行3种不同注
意任务状态下的测试.数据分析结果显示:样本熵分类法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可
达85.5%,优于传统频段能量法获得的分类精度(77.9%)这个结果暗示了样拳熵能有效地识别
出自发脑电中注意力相关信息,因而它可在脑电生物信息反馈治疗系统设计中获得广泛的应用.
关键词:脑电;生物反馈;样本熵;支持向量机
987X(2007)10-1237—05
中图分类号:R318.4文献标识码:A文章编号:0253
of
FeatureExactionandClassificationAttentionRelated
Basedon
Signals SampleEntropy
Yah Jue,Wei
Nan,Waug Na,ZongLiang
0fBiomedicalInformation Education 7an 710049,Chum)
(KeyI|aborotory Engineering。fMinistry,XiJiaotongUtfivershy.Xi’an
Abstract:Amethod the featuresis to OUt
regardingsampleentropy(SampEn)asproposedcarry
the andclassificationofattentionrelated the
analysis
is for
vector usedasclassifiersclassification.sevenmales
supportmachine(SVM)algorithm
20tO recruitedto three
from 30)are attention-related attention,
(aged perforill tasks.including
inattention,andrelaxationstates.The resultsdemonstratethattheclassificationaCCU—
processing
ofthe the between
tO85.5%for relation attentionandinatten
racy SampEngetsup classifying
much thanthatwith band
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