文献类型：期刊文章

作　　者：燕楠[1] 王珏[1] 魏娜[1] 宗良[1]

机构地区：[1]西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室,西安710049

出　　处：《西安交通大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(30670660);陕西省科技计划资助项目(2006k15-G5)

年　　份：2007

卷　　号：41

期　　号：10

起止页码：1237-1241

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20074710936083)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出一种用样本熵作为特征进行注意力相关脑电信号的分析与分类处理、并采用支持向量机（SVM）算法实现分类器的方法.7位年龄在20-30岁之间的男性受试者接受了执行3种不同注意任务状态下的测试．数据分析结果显示：样本熵分类法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达85．5％，优于传统频段能量法获得的分类精度（77．9％）．这个结果暗示了样本熵能有效地识别出自发脑电中注意力相关信息，因而它可在脑电生物信息反馈治疗系统设计中获得广泛的应用．

关 键 词：脑电 生物反馈 样本熵  支持向量机

分 类 号：R318.4[生物医学工程类]