《表3 脑电信号自动识别分类实验的各个指标》

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《基于多尺度排列熵的脑电信号分类》

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分类结果如表3所示。上述实验中，所有结果均是多次调整参数后取得的最佳分类准确率。研究的平均分类准确率为96.90%，说明基于排列熵得到的特征向量和极限学习机相结合的脑电分类方法是有效的。另外本分类方法在敏感度和特异性两个指标上也有优异的表现。