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基于中潜伏期听觉诱发电位的听觉注意特征提取与识别
1
作者
蒋本聪
王力
+3 位作者
邹采荣
胡晓
汪家冬
梁瑞宇
《电子器件》
CAS
北大核心
2017年第6期1539-1544,共6页
针对目前研究听觉注意的实验范式采用电极数量较多,且使用P3电位诱发时间比较长等问题,设计了一种基于听觉诱发中潜伏期反应(MLR)的实验范式。首先在注意与非注意两种状态下诱发出相应的MLR,再分别计算MLR的能量、方差、面积、AR模型系...
针对目前研究听觉注意的实验范式采用电极数量较多,且使用P3电位诱发时间比较长等问题,设计了一种基于听觉诱发中潜伏期反应(MLR)的实验范式。首先在注意与非注意两种状态下诱发出相应的MLR,再分别计算MLR的能量、方差、面积、AR模型系数和波形峰值作为特征值。最后,通过模式识别算法进行分类。实验结果表明:8位受试者以人工神经网络(ANN)为分类器的平均正确率可达到77.2%,本范式对于大部分受试者的效果较理想。
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关键词
听觉诱发
听觉注意
中潜伏期反应
AR模型系数
模式识别
人工神经网络
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职称材料
题名
基于中潜伏期听觉诱发电位的听觉注意特征提取与识别
1
作者
蒋本聪
王力
邹采荣
胡晓
汪家冬
梁瑞宇
机构
广州大学机械与电气工程学院
东南大学信息科学与工程学院
出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2017年第6期1539-1544,共6页
基金
广州市信息处理与传输重点实验室项目(201605030014)
广州市市属高校科研项目(1201630210)
广州大学科技创新培育基金项目
文摘
针对目前研究听觉注意的实验范式采用电极数量较多,且使用P3电位诱发时间比较长等问题,设计了一种基于听觉诱发中潜伏期反应(MLR)的实验范式。首先在注意与非注意两种状态下诱发出相应的MLR,再分别计算MLR的能量、方差、面积、AR模型系数和波形峰值作为特征值。最后,通过模式识别算法进行分类。实验结果表明:8位受试者以人工神经网络(ANN)为分类器的平均正确率可达到77.2%,本范式对于大部分受试者的效果较理想。
关键词
听觉诱发
听觉注意
中潜伏期反应
AR模型系数
模式识别
人工神经网络
Keywords
auditory evoked
auditory attention
middle latency response
AR model coefficient
pattern recognition
artificial neural network
分类号
R339.16 [医药卫生—人体生理学]
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作者
出处
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1
基于中潜伏期听觉诱发电位的听觉注意特征提取与识别
蒋本聪
王力
邹采荣
胡晓
汪家冬
梁瑞宇
《电子器件》
CAS
北大核心
2017
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