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为提高基于EOG的眼动信号分类算法精度，改进基于EOG的人—机交互系统性能，提出了一种基于曲线拟合（curve fitting）与支持向量机（SVM）的眼动信号分类算法（CF-SVM），并设计了新的实验范式，增加了“扫视保持”环节。该算法采用曲线拟合方法进行特征提取，在此基础上，使用SVM分类器对眼动信号进行分类。实验室环境下，对9名眼部活动正常的受试者进行了眼动数据采集与识别，CF-SVM算法的平均分类准确率达到98.3%，与其他几种眼动识别方法相比较，其平均正确率分别提升了9.4%、5.9%、1.0%。实验结果表明，CF-SVM算法在眼动信号识别中表现了良好的性能，具有高的分类精度和鲁棒性。

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