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本文以任务态(锁时刺激,如快速序列视觉呈现)为例,分享脑电EEG的分析处理方法。本文任务态范例为:大脑对自身、非自身视觉刺激的认知模式分类本文档旨在归纳BCI-EEG-matlab的数据处理代码,作为EEG数据处理的总结,方便快速搭建处理框架的Baseline,实现自动化、模块插拔化、快速化

中公考研快速序列视觉呈现任务(rapid serial visual presentation task, RSVP )在快速序列视觉呈现任务中,给被试呈现一系列视觉序列刺激,每

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卫星图像在航天和地球科学等领域具有广泛的应用价值,但由于其高分辨率和大量数据的特点,目标识别面临诸多困难。本研究通过结合脑电信号和快速序列视觉呈现的方法,探索了一种新的卫星图像目标识别

提出了一个在快速序列视觉呈现任务下的脑电信号分类算法将图片序列快速呈现给受试者并将同步采集脑电信号,将脑电信号截取分段作为样本集通过约束有监督降维后样本与样本中心差值的趋近方向,使用训练集脑电数据训练得到映射矩阵;通过特征提取函数将训练集和测试集的脑电数据样本变换为特征矢量,使用支持向量机对样本进行分类实验结果表明,算法对24名受试者的脑电信号分类的平均正确率为915%,平均AUC达到了095,证明脑电分类算法具有