20、脑电图（EEG）信号分类研究与道路事故数据分析

脑电图（EEG）信号分类研究与道路事故数据分析

脑电图（EEG）信号分类研究

在脑电图（EEG）信号分类领域，为了评估相关模型，使用了波士顿CHB - MIT数据集。某提出的方法在该数据集上实现了93.61%的高平均灵敏度和91.85%的高平均特异性。不过，与其他EEG分类方法相比，虽然该方法取得了不错的结果，但未能展示其模型性能，比如处理时间。而且，一些其他模型取得了更好的结果，却没有详细说明。

为了全面准确地了解相关研究，主要从准确性、灵敏度和特异性这三个标准进行调查和比较。大部分研究论文都集中在准确性指标上，因为在分类方法中，准确性指标起着至关重要的评估作用。

将32种方法根据其提出的分类方法分为七组，相关结果（准确性、灵敏度和特异性）展示在七个表格中：
| 分类方法 | 表格 | 涵盖作者范围 |
| ---- | ---- | ---- |
| 支持向量机（SVM）分类 | 表1 | [8 - 12] |
| 人工神经网络（ANN）分类 | 表2 | [5, 13 - 17] |
| 卷积神经网络（CNN）分类 | 表3 | [4, 18 - 20] |
| K近邻（K - NN）分类 | 表4 | [7, 21, 22] |
| 线性判别分析（LDA）分类 | 表5 | [23, 24] |
| 其他EEG分类模型 | 表6 | [27 - 29] |
| 多分类器方法分类 | 表7 | [1 - 3, 25, 26, 30 - 33] |

为了更直观地分析，所有表格中的准确性结果都通过柱状图展示：