基于TQWT的癫痫脑电信号的识别

• 作者: 杨琳 王芳 贺王鹏 黄绍平
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 癫痫脑电 可调品质因子小波变换 支持向量机 特征提取 分类
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 346-350
• 页数: 5页
• 分类号: R318|O121.8|G558
• 字数: 4102字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2017.04.14

摘要

针对癫痫脑电(EEG)信号的识别问题,提出了一种基于可调品质因子小波变换(TQWT)的脑电特征提取方法.首先,利用TQWT将EEG信号进行分解,得到各个小波子波带;然后,根据癫痫异常波对应的频率范围,合理的选择小波子波带进行重构,提取有效值和峰峰值构成特征分量;最后,采用支持向量机进行分类.将所提出方法应用于癫痫脑电信号的识别中,以德国伯恩大学癫痫研究中心采集的典型脑电数据进行验证.实验分析结果表明,所提出的特征提取方法对正常和癫痫发作期EEG信号的分类准确率可达98%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨琳		141	588	13.0	17.0
2	黄绍平		106	427	10.0	14.0
3	王芳		50	197	9.0	12.0
4	贺王鹏	西安电子科技大学空间科学与技术学院	7	18	2.0	4.0