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该系列的卷9719 计算机科学讲义 pp 66-73
日期：02年2016月XNUMX日
- 李文杰
- 邹玲
- 周天同
- 王昌明
- 周炯如
抽象
全头皮脑电图（EEG）记录通常用于具有多通道电极帽的脑计算机接口（BCI）应用中。 数据不仅具有关于应用程序的全面信息，而且还具有无关的信息和噪声，这使得难以揭示模式。 本文介绍了用视觉“Oddball”范式选择网络成瘾研究的最佳渠道的初步研究。 采用两阶段模型从全套64频道中选择关于任务的最相关频道。 首先，根据每个受试者的功率谱密度（PSD）和Fisher比率分别对通道进行排序。 其次，计算不同受试者中每个通道的发生率。 出现次数超过两次的通道包含最佳组合。 使用Fisher线性判别分析方法，使用最佳通道和其他通道的比较组合（包括整个通道）来区分目标和非目标刺激。 分类结果表明，通道选择方法大大减少了丰富的通道，保证了分类的准确性，特异性和灵敏度。 从结果可以得出结论，网络成瘾者存在注意力缺陷。
关键词
通道选择脑电图（EEG）网络成瘾Oddball功率谱密度Fisher线性判别分析
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