基于希尔伯特黄变换的癫痫自动检测

• 作者: 牛宝东 马尽文
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 癫痫自动检测 脑电波信号 希尔伯特黄变换 特征提取 支持向量机 分类
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 764-770
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 字数: 5491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16798/j.issn.1003-0530.2016.07.002

摘要

希尔伯特黄变换是由经验模态分解和希尔伯特变换所组成的,在非线性、非稳态信号处理方面具有独特的优势.本文首先对脑电波信号进行模态分解,然后根据希尔伯特变换求得各本征模态函数的瞬时频率并依此计算出均值、方差及其核心频率区间等特征,并选取若干个本征模态函数的频率特征组成一个长的特征向量,称之为希尔伯特黄频率特征环.根据该特征向量,本文进一步采用支持向量机对癫痫和非癫痫脑电波信号进行学习和分类,并采用格点搜索的方法来选取支持向量机中的最优参数.通过在典型癫痫脑电波数据集上的5重交叉验证得出本文所提出的新方法在分类准确率上已经超越或接近现有的分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马尽文	北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室	18	87	5.0	9.0
2	牛宝东	北京大学数学科学学院数学及其应用教育部重点实验室	1	11	1.0	1.0