《表3 本文方法与其他方法的对比》

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《二次滑动粗粒化的快速样本熵脑电情感分析》

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表3比较了本文采用的IMFSE方法在大脑侧额区获得88.75%的平均分类准确率与其他同类算法获得的最优结果。Wichakam等人[19]利用频带能量的脑电特征获得了65%的准确率；邓欣等人[20]采用小波提取脑电节律获取的脑电频域特征和稀疏表示分类在二分类、四分类得到70%和57.5%的准确率；Wang等人[21]利用小波特征、近似熵、Hurst指数分别获得了77%、65.12%、71.38%的准确率；Xiang等人[22]采用样本熵特征和SVM分类器得到80%的准确率；Mohammadi等人[23]利用离散小波变换提取脑电特征获得了86.75%的准确率。比较结果说明本文采用的IMFSE方法能够改善脑电情感分类性能，为脑电情感分类提供了新的思路。