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Charles W. Anderson, Saikumar V. Devulapalli, Erik A. Stolz， ＂利用神经网络并行实现脑电图信号判断心理状态"，科学的规划， 卷。4， 文章的ID603414， 13 页面， 1995． https://doi.org/10.1155/1995/603414
利用神经网络并行实现脑电图信号判断心理状态
收到了
1994年5月16日
接受
1994年12月16日
摘要
脑电分析在大脑皮层动力学建模中起着关键作用，但作为一种有限的交流手段，对脑电的研究却相对较少。如果通过识别脑电图的模式可以可靠地识别几种精神状态，那么瘫痪者就可以通过组合这些精神状态的序列与轮椅等设备进行交流。脑电信号模式识别是脑电信号识别的难点，其关键在于能否成功地找到脑电信号的表征。在本文中，我们报告了一项比较三种EEG表征的研究，未经处理的信号，使用Karhunen - Loève变换的降维表征，以及基于频率的表征。分类使用Adaptive Solutions, Inc.在CNAPS服务器(128处理器，SIMD架构)上实现的两层神经网络进行。执行时间比较显示，与Sun Sparc 10相比，它的速度提高了100多倍。使用基于频率的表示方法，未训练样本的最佳分类准确率为73%。
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