离散粒子群优化-贝叶斯线性判别分析算法用于视觉事件相关电位P300的分类

作者：张宇 王行愚 张建华 金晶p300最优电极选择分类

摘要：P300在头皮上的导联位置并不明确，目前对P300的分类研究中，采用的电极组合各不相同，且不同被试在同一电极组合下得到的分类效果存在一定差异，要使所有分类精度都达到最优比较困难。而采用全导联方式则增加了数据处理量，导致系统实时性要求不能满足。为解决该类问题，提出一种基于离散粒子群优化（DPSO）的算法对P300进行最优电极组合选择，并将其与F—score进行了比较。然后利用贝叶斯线性判别分析（BLDA）对P300进行分类，比较了最优电极组合和其他电极组合下的分类结果，表明了DPSO对脑电最优电极组合选择的有效性，并提出了一组可能普适的P300最优分类电极组合，对提高基于P300的BCI系统实时性有重要意义。

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