基于CSP与SVM算法的警觉度脑电信号分类AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于CSP与SVM算法的警觉度脑电信号分类
所属分类：技术论文
上传者：aet
文档大小：480 K

所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：疲劳驾驶是导致交通伤亡事故的重要原因之一，因此采取相应的预防措施是很有必要的。针对两种不同程度的警觉度（清醒和睡眠），采用公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)算法对所采集到的脑电数据进行特征提取，用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类，通过网格搜索法获得最优参数。与频带能量作为特征的已有方法相比，该算法测试准确率较高，能够达到较好的识别效果。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。

相关文章