大概7000千字的论文，属于生物医学工程领域，涉及信号处理和分类算法。
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有意者可以先翻译一下以下文字：

图4所示为某受试单次实验测试集图像序列分类器评分值，蓝色线表示评分值连线，其中目标图像的评分值用红色星号标出。可以看出目标图像的总体评分输出要明显高于非目标图像的评分，可见这两类图像采用脑电数据分类具有很高的可分性。但是，我们也很容易注意到这两类图像的输出并不是严格线性可分的，分类器输出评分值分布存在很大的交叉，导致不能将目标图像和非目标图像用单一的门限值完全分开。这种情况具有普遍性，不仅其他受试数据处理结果与此相同，目前公开发表的相关论文[1-11]所述结果也大致相同。这说明单个trial ERP信号分类的全局显著性比较弱，造成这一现象的原因可能有两方面。

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                 l55olooo863
                 张
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修改:jinsan FROM 166.111.152.*
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