声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-2223/N
国际刊号：1000-0054
发布日期:
作者：刘宏马, 王生进
单位：清华大学 电子工程系, 智能技术与系统国家重点实验室, 信息技术国家实验室, 北京 100084
关键词：脑机接口,匹配滤波器,度量学习,P300打字机
基金：王生进,教授,
脑电信号识别和脑机接口技术是人机交互领域的热点问题。当前脑电信号分类方法模型复杂，难以实际应用。该文提出基于匹配滤波器的脑电信号分类框架：根据脑电信号特点和假设检验建立生成式模型，并基于Gauss噪声假设推导出一个简单的线性判定算子；利用度量学习方法估计主信号分量和最优协方差矩阵，进一步增强分类器的鉴别力。实验结果表明：所推导出的线性判定算子分类精度和计算复杂度都优于其他算法，能够满足实际应用需求。
来源：2021年第3期
《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。