[1]上海健康医学院医疗器械学院
[2]上海诺诚电气股份有限公司
[3]华东理工大学
目的:提出了一种基于小波特征提取的支持向量机集成分类算法,用于脑卒中后认知障碍病人的识别.方法:首先由Infomax独立分量分析算法去除脑电信号中的干扰成分;然后利用db4小波基提取认知电位P300特征波,并进行叠加平均;最后将特征量基于Bagging算法送入支持向量机基分类器进行集成学习,通过最大投票法得到分类结果.结果:实验结果表明,该算法分类效果好,平均分类精度为85.71%.结论:较单个支持向量机分类器,识别性能好,实现了认知障碍脑电信号的有效分类.