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小波包分解脑电复杂性特征提取的注意状态实时识别被引量：8: 2013年; 目的:神经反馈法矫治注意缺陷障碍症近来引起较多关注,而注意状态的实时识别是神经反馈治疗法的关键。该研究旨在提出一种注意状态实时识别新方法。方法:将单通道脑电进行小波包分解,得到不同频率分量的脑电节律波,计算这些节律的近似熵并作为支持向量机输入特征向量,向量机的输出可以较为准确地给出受试者实时的注意状态;基于该项技术设计一种注意缺陷障碍症神经反馈治疗装置。结果:该方法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达72.5%,特异性为71.4%,敏感性为73.7%;据此完成的反馈治疗装置的有效性也在初步临床验证中得到证实。结论:将小波包分解、脑电复杂性分析与神经网络相结合的技术是一种有效的注意状态实时识别新方法。; 路荣黄力宇晋琅; 关键词：脑电注意缺陷障碍小波变换近似熵支持向量机

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路荣