【摘 要】
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本文提出了一种基于共空间模式-隐马尔可夫模型的分类方法， 并把这种方法应用于四类运动想象的脑电模式识别. 首先选取4秒的运动想象数据， 把这4秒数据以2秒为时长用0.5秒的滑动窗分成四个数据段， 通过CSP方法来提取各数据段的脑电模式特征； 利用提取的四类特征来分别训练HMM得到对应四种想象模式的四个HMM；最后把测试数据分别通过四个HMM模型进行处理， 通过判别四个模型得到的最大似然概率来得到最
【机 构】
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华东理工大学，化工过程先进控制与优化技术教育部重点实验室，上海，200237
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本文提出了一种基于共空间模式-隐马尔可夫模型的分类方法， 并把这种方法应用于四类运动想象的脑电模式识别. 首先选取4秒的运动想象数据， 把这4秒数据以2秒为时长用0.5秒的滑动窗分成四个数据段， 通过CSP方法来提取各数据段的脑电模式特征； 利用提取的四类特征来分别训练HMM得到对应四种想象模式的四个HMM；最后把测试数据分别通过四个HMM模型进行处理， 通过判别四个模型得到的最大似然概率来得到最终的类别信息. 结果表明使用HMM取得了比贝叶斯线性分类器更好的分类效果.
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