基于改进小波变换的EEG分析

• 作者: 蔡琼 谢丽娟 陈焕文
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: EEG分析 自动识别 改进小波基
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2530字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.04.010

摘要

利用小波变换来进行EEG自动识别的研究,试图将EEG自动识别由当前的癫痫领域扩大到更多的病症中来.提出了一种改进小波基的方法.该方法是利用连续小波变换来对EEG信号进行分析,选定一个最合适的小波基.在自动识别的过程中,用自适应小波基的方法来进行多分辨分析,然后用6个参数进行特征提取.实验证明此方法有良好的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈焕文		14	56	5.0	6.0
2	蔡琼		3	17	2.0	3.0
3	谢丽娟		18	50	4.0	6.0