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基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法
基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法
作者:
夏良斌
崔刚强
梁建峰
涂敏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
小波多尺度分析
Hurst指数
样本熵
癫痫脑电
极限学习机
摘要:
癫痫脑电的自动分类对于癫痫的诊断和治疗具有重要意义.本文提出了一种基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类方法.首先,利用小波多尺度分析对原始脑电信号进行多尺度分解,提取出不同频段的脑电信号.然后采用Hurst指数和样本熵两种非线性方法对原始脑电信号和小波多尺度分解得到的不同频段脑电信号进行特征提取.最后,将得到的特征向量输入到极限学习机中,实现癫痫脑电分类的目的.本文采用的方法在区分癫痫发作期和发作间期时取得了99.5%的分类准确率.结果表明,本方法在癫痫的诊断和治疗中具有很好的应用前景.
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文献信息
篇名
基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法
来源期刊
生物医学工程学杂志
学科
医学
关键词
小波多尺度分析
Hurst指数
样本熵
癫痫脑电
极限学习机
年,卷(期)
2016,(6)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
1025-1030,1038
页数
7页
分类号
R318
字数
语种
中文
DOI
10.7507/1001-5515.20160165
五维指标
作者信息
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夏良斌
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研究去脉
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生物医学工程学杂志
主办单位:
四川大学华西医院
四川省生物医学工程学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-5515
CN:
51-1258/R
开本:
大16开
出版地:
四川省成都市武候区外南国学巷37号 四川大学华西医院
邮发代号:
62-65
创刊时间:
1984
语种:
chi
出版文献量(篇)
5280
总下载数(次)
31
总被引数(次)
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