EEG signal classification by SVM

资 源 简 介

EEG signal classification by SVM

详 情 说 明

通过支持向量机进行脑电图信号分类的研究和应用

在这项研究中，我们将使用支持向量机（SVM）来对脑电图（EEG）信号进行分类。脑电图是一种用于记录脑部活动的非侵入性技术，它可以提供有关人类大脑功能和异常的重要信息。通过对脑电图信号进行分类，我们可以识别不同的脑电图模式，并将其应用于医学诊断、脑机接口等领域。

在进行脑电图信号分类之前，我们需要对脑电图信号进行预处理，包括滤波、去噪和特征提取等步骤。然后，我们将使用支持向量机算法来训练分类模型，并对新的脑电图信号进行分类预测。

通过这项研究，我们希望能够提高脑电图信号分类的准确性和稳定性，为脑电图信号分析和应用领域的进一步研究提供有力支持。