自发脑电信号的支持向量机分类算法

针对自发脑电信号的特征分类,将基于支持向量机(SVM)的算法应用于脑机接口(BCI)系统,提出一种基于自适应遗传算法优化SVM模型参数的脑电信号分类算法,获得最佳的分类性能。以基于小波包分解得到的系数均值和子空间能量作为特征向量,利用BCI 2005data setⅢb标准数据分析了该方法的实验背景和理论依据,并与基于经验SVM的分类结果、基于普通遗传算法优化SVM参数的分类结果、基于概率神经网络的分类结果以及竞赛的最好精度进行了比较,表明所提出方法运用在实际系统中的有效性和优越性。