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一种基于决策树的脑电信号特征选择方法
专利
专利摘要: 本发明涉及一种基于决策树的脑电信号特征选择方法。首先将采集的多通道脑电信号进行预处理;然后利用主成分分析法对预处理后的脑电信号进行特征提取,得到特征向量;将特征提取后的特征向量输入到决策树中,进行优势特征选择;对决策树选出的优势特征进行重组;最后将重组后的优势特征向量输入到支持向量机中,进行脑电信号分类,得到分类正确率。本发明应用决策树进行优势特征选择,操作简单,无需人工参与,节省时间和人力。应用决策树进行优势特征选择,选择过程中避免了人的主观因素的影响,使选择更客观,分类正确率更高。实验表明,运用本发明方法进行脑电信号分类的平均正确率为89.1%,比运用传统的优势电极重组法提高了0.9%。
胡娟
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