《表4 分类结果比较：基于脑电的立体视频加速度的特征识别》

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《基于脑电的立体视频加速度的特征识别》

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本文提出的方法记作2JSD，手动筛选IMF3～5和IMF 3～4并叠加重构的方法分别记作IMF3+4+5和IMF3+4[9]，三种方法使用相同的数据和参数，分类结果见表4.对于被试S2，IMF3+4+5取得最高分类率，对于其他被试，2JSD均取得了最高分类结果，这表明个体差异影响实验结果.2JSD的平均分类率为69.324%，为三种方法中的最高，表明立体视频的匀加速深度运动舒适与否的可分性.