基于CSP与SVM算法的警觉度脑电信号分类
疲劳驾驶是导致交通伤亡事故的重要原因之一，因此采取相应的预防措施是很有必要的。针对两种不同程度的警觉度（清醒和睡眠），采用公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)算法对所采集到的脑电数据进行特征提取，用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类，通过网格搜索法获得最优参数。与频带能量作为特征的已有方法相比，该算法测试准确率较高，能够达到较好的识别效果。
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