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摘要:
在非线性时间序列预测研究的基础上,提出了基于非线性预测效果的癫痫脑电信号特征提取方法,从脑电信号中自动检测出癫痫脑电信号.采用基于可预测性的选取嵌入维数的方法确定脑电信号序列的嵌入维数,进行相空间重构.实验结果表明:基于非线性预测效果的特征提取方法提取的特征能明显地区分癫痫脑电信号与正常脑电信号,该非线性特征提取方法适合小数据量的情况且对噪声的稳定性好.
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文献信息
篇名 基于非线性预测效果的癫痫脑电信号的特征提取方法
来源期刊 物理学报 学科 物理学
关键词 脑电信号 癫痫 非线性预测 特征提取
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 总论
研究方向 页码范围 123-130
页数 8页 分类号 O4
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭玉华 山东大学信息科学与工程学院 49 684 14.0 24.0
2 孟庆芳 济南大学信息科学与工程学院 9 159 6.0 9.0
4 周卫东 山东大学信息科学与工程学院 39 556 15.0 22.0
5 陈月辉 济南大学信息科学与工程学院 31 217 10.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
脑电信号
癫痫
非线性预测
特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
物理学报
半月刊
1000-3290
11-1958/O4
大16开
北京603信箱
2-425
1933
chi
出版文献量(篇)
23474
总下载数(次)
35
总被引数(次)
174683
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
山东省优秀中青年科学家科研奖励基金
英文译名:
官方网址:http://web.sdstc.gov.cn/html/2004/06/20040608093820-1.htm
项目类型:高新技术领域和学科发展前沿
学科类型:
教育部科学技术研究项目
英文译名:Key Project of Chinese Ministry of Education
官方网址:http://www.dost.moe.edu.cn
项目类型:教育部科学技术研究重点项目
学科类型:
论文1v1指导