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一种基于决策树的脑电信号特征选择方法

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成果名称：	一种基于决策树的脑电信号特征选择方法	关键字：	样本 , 正确率 , 决策树 , 分类 , 数据 , 结点 , 电极 , 训练 , eeg , 决策	应用行业：	计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	北京市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201410112806.X	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	北京工业大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	9.00	所属十强产业：

本发明涉及一种基于决策树的脑电信号特征选择方法。首先将采集的多通道脑电信号进行预处理；然后利用主成分分析法对预处理后的脑电信号进行特征提取，得到特征向量；将特征提取后的特征向量输入到决策树中，进行优势特征选择；对决策树选出的优势特征进行重组；最后将重组后的优势特征向量输入到支持向量机中，进行脑电信号分类，得到分类正确率。本发明应用决策树进行优势特征选择，操作简单，无需人工参与，节省时间和人力。应用决策树进行优势特征选择，选择过程中避免了人的主观因素的影响，使选择更客观，分类正确率更高。实验表明，运用本发明方法进行脑电信号分类的平均正确率为89.1%，比运用传统的优势电极重组法提高了0.9%。