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支持向量机在脑电信号分类中的应用 总被引:6,自引:0,他引:6
首先采用小波变换提取精神分裂症与健康人的脑电信号频率和空间的能量特征,然后用基于统计学习理论的支持向量机(SVM)分类器进行训练和分类测试,并比较了不同核函数和参数对脑电信号分类正确率的影响,最后与RBF神经网络的分类能力进行了实验比较。试验结果表明,利用基于支持向量机和能量特征的方法实现对脑电信号的分类可以取得理想的效果,精神分裂症患者和健康人的16导脑电信号在能量特征上表现出较高的模式可分性。这种分类方法在精神分裂症患者的病理诊断中具有一定的应用价值。 相似文献
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针对高度集成化移动设备对贴片天线小型化与低剖面的需求,提出了一款基于人工表面等离子体激元(SSPPs)的小型化高效率低剖面端射天线,通过在传统孔型单元中引入叉指分支,可有效减小SSPPs传输线的宽度,从而实现天线小型化。该设计结合SSPPs传输线非对称结构和导向枝节结构,实现了天线的端射,并兼具单层低剖属性。实测结果表明,该天线的工作带宽为8.68~9.25 GHz,且在整个工作带宽范围内天线的平均增益和辐射效率分别达到10.05 dB和91.5%。 相似文献
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