廖祥
- 作品数：4 被引量：22H指数：2
- 供职机构：电子科技大学生命科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于连续小波变换和支持向量机的手动想象脑电分类被引量：14
- 2006年
- 对左右手运动想象脑电信号进行准确分类是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题。本文利用连续小波变换(CWT)提取脑电信号中相应的手动想象特征信号,并通过支持向量机(SVM)对特征信号进行分类,取得了较好的分类效果,然后经过分析SVM的学习算法,讨论了对于SVM的分类有着关键影响的时间成分,反映出传统的ERD/ERS计算方法可能出现的问题。
- 廖祥尹愚尧德中
- 关键词：连续小波变换支持向量机
- 知识作业难度计量的脑电实验研究被引量：6
- 2008年
- 在解析难度与知识作业难度操作定义的基础上,通过脑电实验证实:脑电功率谱与反应时两项实验效应指标可客观反映知识作业难度的变化趋势,反应时数据揭示主观赋值数量关系服从Stevens定律,并可作为修订主观判定量表的精确效标。同时,本文实验结果支持认知科学的实验研究方法与测试手段在经济与管理问题的研究中具有广泛应用前景的观点。
- 李永建田清傅浩廖祥朱坤
- 关键词：脑力劳动
- 基于支持向量机的脑电模式分类技术研究
- 在本工作中,我们发展了一种基于直推式支持向量机（Transductive support vector machines, TSVM）算法的学习方法用于脑一机接口的小训练集情况下分类,以减少使用者的训练时间。其中直推式支...
- 尧德中廖祥
- 关键词：脑-机接口脑电直推式支持向量机
- 文献传递
- 机器学习方法在脑—机接口技术中的应用研究
- 脑—机接口(Brain-computerinterfaces,BCI)是在人脑与电子设备,例如计算机之间建立新型的直接交流通道,通过这种通道,人就可以通过大脑产生的信号来表达想法以便转换成为控制命令。因此这为瘫痪的病人提...
- 廖祥
- 关键词：机器学习方法支持向量机小波函数信号特征空间滤波
- 文献传递
