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EOG信号的扫视角度识别与分类研究的中期报告
一、研究背景和意义：
EOG信号是人眼运动引起的电生理反应的显微放电，具有非侵入性、实时性和高精度等特点，已经广泛应用于眼动追踪、眼控界面、神经疾病诊断等领域。如何有效利用EOG信号实现扫视角度的识别和分类已经成为当前研究热点。EOG信号的扫视角度识别和分类有助于深入探究人眼运动的生理机制，为开发更加精准的眼控技术和辅助设备提供基础和支持。
二、研究内容和方法：
本文针对扫视角度识别和分类问题，采用传统的特征提取和分类器方法。具体来说，我们对EOG信号采用小波分解、主成分分析和频域特征提取等方法进行预处理和特征提取，然后将提取得到的特征输入到支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯（NB）等分类器中进行分类。同时，通过交叉验证等方法对分类器进行调优，提高分类效果和泛化能力。
三、研究进展和成果：
目前，我们已经完成了EOG信号的数据采集和预处理工作，获得了较为稳定和准确的EOG信号。同时，我们对信号进行了小波分解和主成分分析等预处理方法，提取了时域、频域和时频域特征，并通过SVM和NB等分类器进行了分类。初步结果表明，SVM分类器的分类效果优于NB分类器，分类准确率可以达到80%以上，同时具有较好的泛化能力和稳定性。我们将在后续研究中进一步优化算法，提高分类效果和实用性。
四、结论和展望：
通过对EOG信号的扫视角度识别和分类研究，我们可以有效深入了解人眼运动的生理机制，并为眼控技术和辅助设备的开发提供技术支持和理论基础。未来，我们将进一步探索多模态数据融合和深度学习等方法在扫视角度识别和分类中的应用，提高算法的自适应性、泛化性和实时性，为相关领域的发展提供更加可靠和有效的技术手段。