基于方差和深度学习的脑电信号分类算法

为了改善传统脑电信号分类不够准确且分类难度较大的问题,研究一种基于方差和深度学习的模型对脑电信号进行分类.针对脑电信号图像识别率较低的问题,采用方差对脑电信号进行特征提取,结合深度学习的一种典型方法——深度信念网络对提取数据进行训练,构建分类器,实现对脑电信号更高效的分类.实验证明,相比于SVM支持向量机、朴素贝叶斯等分类算法,该模型可以更准确地分类.