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目前，常用的基于EEG的警覺度特征提取方法有功率譜和小波變換。但是，功率譜估計是盲相的，只包含信號的幅度信息不包含相位信息，所以在提取特征時有一定的局限性；用小波變換提取腦電節(jié)律，所提取的節(jié)律的通帶信息不全，邊緣特性不好，并且這兩種方法都在空間特征提取上存在不足。目前對腦電特征提取的分類的方法主要有線性判別分析、模糊神經元網絡以及支持向量機等。線性判別函數(shù)局限性很大；神經網絡的學習過程存在局部極小、推廣能力差、容易出現(xiàn)過擬合等問題；SVM是一種基于結構風險最小化準則的學習方法，在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多特有的優(yōu)勢，其推廣能力明顯優(yōu)于一些傳統(tǒng)的學習方法。
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