基于回声状态网络的脑电信号特征提取

• 作者: 孙磊磊 洪晓军 韩敏
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 癫痫 脑电信号 特征提取 回声状态网络
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 206-211
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 语种: 中文

摘要

在脑电(EEG)信号自动检测和分类的研究中,EEG信号的特征提取至关重要.本文分析了目前主要EEG 信号特征提取方法的优缺点,并提出了一种基于回声状态网络(ESN)的EEG信号特征提取方法.该方法可以实现EEG信号的非线性特征提取,并且其特征提取过程是近似可逆的,因而在特征提取过程中损失的信息较少.该方法在EEG信号特征提取过程中,主要计算量是求解状态矩阵的伪逆,计算简单高效.在对波恩大学癫痫研究所的EEG数据库进行多类别分类的实验中,本文所提出的EEG信号特征提取方法展现出了良好的性能.