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摘要
研究不同食物偏好图片刺激所引起的脑电信号差异，提出一套用于分类识别的方法。18名受试者对5类食物进行评分后，参与oddball事件相关电位(ERP)实验。根据受试者评分决定其喜爱程度高和喜爱程度低的食物，并用相应图片刺激，采集受试者面对两类刺激时所诱发的ERP信号，分析两类信号在ERP成分上是否存在显著差异。利用共空间模式算法(CSP)进行特征提取，随后使用支持向量机(SVM)进行单试次脑电分类识别，并使用留一法进行交叉验证。结果表明，喜爱程度高和低食物图片刺激诱发的P3幅值在统计学上存在显著差异(P<0.05),振幅分别为(16.74±5.85)μV和(14.67±4.37)μV,相关分析结果表明食物评分与脑电P3幅值存在正相关。分类识别上，在使用4次单试次ERP信号下，CSP+SVM分类正确率可达93.16%±8.93%,取得了较好的分类识别结果。实验结果表明，脑电信号可作为一种新的食物偏好分析工具，CSP+SVM可对食物偏好脑电进行较好地识别，可为食物评价和厌食症辅助治疗等提供新的解决思路。
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