本文關鍵詞：基于獨立分量分析的掃視信號樣本優(yōu)化算法

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【摘要】：為改善基于眼電圖(EOG)的人體行為識別系統(tǒng)性能,提高多任務背景下掃視信號識別的正確率,提出了一種基于獨立分量分析(ICA)的掃視信號樣本優(yōu)化算法.該算法首先以單次掃視數(shù)據(jù)為分析對象,根據(jù)獨立成分在采集電極的映射模式,設計了一種掃視相關獨立成分的自動選擇方法,并建立了相應的ICA空域濾波器;然后以原始EOG線性投影后信號的識別正確率為度量準則實現(xiàn)對干擾掃視信號的剔除.對4類掃視信號進行了"組內(nèi)測試"與"組間測試",實驗結果表明,經(jīng)文中算法優(yōu)化后識別正確率達99.57%與98.82%,比優(yōu)化前分別提升了0.57%與0.83%,說明文中算法能夠對掃視信號樣本進行有效的優(yōu)化,提高其識別正確率.
【作者單位】： 安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;安徽大學信息保障技術協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61401002,61271352) 安徽省自然科學基金資助項目(1408085QF125) 安徽高校省級自然科學研究重點項目(KJ2014A011)~~
【分類號】：TN911.7;R770.4
【正文快照】： Foundation items:Supported by the National Natural Science Foundation of China(61401002,61271352)and the Natural ScienceFoundation of Anhui Province(1408085QF125)人體行為識別(HAR)是指對被觀測個體的動作類型、行為模式等信息進行綜合地分析與識別,并將識別結果

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本文編號：1178104