基于小波变换和样本熵的脑电信号癫痫特征提取

• 作者: 宋玉龙 赵冕 郑威
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 癫痫脑电信号 小波变换 样本熵
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 1423-1427
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2824字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.06.030

摘要

癫痫发作时的脑电信号(EEG)中含有大量的癫痫特征波信息,特征波形是确定癫痫是否发作的重要依据.小波变换可以对信号进行多分辨率分解,将信号分解成不同频率的含有特征信息的细节信号.癫痫发作时,脑电信号的复杂性会降低,样本熵可以表示信号系统的复杂程度.论文采用小波变换(wavelet transform)和样本熵(sample entropy)结合的分析方法,首先运用小波变换分别对正常状态、癫痫发作间期和发作期的脑电信号进行多分辨率分解,提取出含有特征信息的子频带,然后对子频带求样本熵.实验结果表明,此方法可以有效地提取出含有尖波(sharp wave)、棘波(spike wave)等癫痫特征信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑威	江苏科技大学电子信息学院	14	33	2.0	5.0
2	赵冕	江苏科技大学电子信息学院	3	2	1.0	1.0
3	宋玉龙	江苏科技大学电子信息学院	3	2	1.0	1.0