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基于局部保持投影的神经尖峰电位特征提取与分类
尹海兵 刘兆 刘亚东 胡德文
计算机应用
2010, 30 (9):
2559-2562.
神经元尖峰电位的识别和分类，是神经信息处理中的关键环节之一，而尖峰电位的特征提取是识别和分类的重要基础。针对尖峰电位的特征提取和分类，提出一种基于局部保持投影(LPP)的无监督算法，对近邻参数进行了自动识别和选择，使用基于原型向量的分布离散度标准，尖峰电位的特征得到充分提取和分离。仿真和实际数据实验结果表明：基于局部保持投影的无监督特征提取和分类算法，比传统主成分分析(PCA)方法能更加有效地实现特征提取和分离。
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