用于癫痫EEG分析的排列模糊熵新算法

• 作者: 刘桂青 曹锐 王彬 王慧云 相洁 窦大庆
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 符号化 时间序列 排列模糊熵 癫痫
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术?信息工程
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2017.01.015

摘要

为了提高模糊熵在癫痫EEG信号分析中的抗噪能力，提出一种排列模糊熵新算法，即运用排列符号化时间序列的思想增强模糊熵的抗噪能力。通过在公共癫痫EEG数据上的抗噪实验和分类检测实验，分析了排列模糊熵的抗噪能力和癫痫检测性能。实验结果表明，排列模糊熵具有较好抗噪能力和较高的癫痫检测性能，比模糊熵更适用于癫痫信号的分析。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹锐	太原理工大学计算机科学与技术学院	24	100	5.0	9.0
2	窦大庆		3	2	1.0	1.0
3	王彬	太原理工大学计算机科学与技术学院	15	16	2.0	3.0
4	刘桂青	太原理工大学计算机科学与技术学院	2	4	1.0	2.0
5	王慧云	太原理工大学计算机科学与技术学院	1	1	1.0	1.0