基于数学形态学与核主成分分析的峰电位检测与分类方法

• 作者: 周逸峰 王冬雪
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 峰电位 检测 分类 数学形态学 核主成分分析
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 268-272
• 分类号: R318.04
• 字数: 3138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2012.03.10

摘要

目的 为抑制高强度背景噪声及信号叠加的干扰,提高峰电位的检出率和分类的正确性,本文提出一种新的无监督方法.方法 首先,应用数学形态学的复合操作对信号进行降噪,采用定阈值提取峰电位.然后,小波变换和核主成分分析法(kernel principal components analysis,KPCA)相结合,对已提取的峰电位波形进行特征提取.最后,用改进的最小距离法实现峰电位分类.结果 仿真实验结果表明,此方法对于不同噪声强度的信号,峰电位检出率达94%,总分类正确率91%以上,其中大量叠加信号的分类正确率88%以上.结论 本方法能在有效抑制噪声的基础上,准确提取峰电位并有效分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周逸峰	中国科学技术大学生命科学学院	31	130	6.0	9.0
2	王冬雪	中国科学技术大学电子科学技术系	6	36	3.0	6.0