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离散差分模块在癫痫脑电分类中的应用
离散差分模块在癫痫脑电分类中的应用
作者:
潘奕竹
沈娜
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
卷积神经网络
特征提取
脑电信号分类
多阶差分
摘要:
针对癫痫脑电信号多分类的精度提升问题,提出了一种基于信号转差分模块与卷积模块结合的分类算法.信号转差分模块对原始脑电信号进行多阶差分运算,得到描述其波动特征的差分表示;然后卷积模块动态学习的方式将差分脑电信号转换为图片,利用预训练的卷积神经网络来提取信号特征并实现自动分类.分类结果表明,与现有研究相比,所提出的方法的最高提升了8.1%的分类准确率.在两分类问题上达到了 99.8%的分类准确率,在三分类问题上获得了 92.8%的准确率,在五分类问题上取得了 86.7%的准确率.说明信号转差分模块对于脑电信号分类问题有积极作用.
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来源期刊
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学科
关键词
卷积神经网络
特征提取
脑电信号分类
多阶差分
年,卷(期)
2021,(1)
所属期刊栏目
理论与算法|Theory and Algorithms
研究方向
页码范围
70-75
页数
6页
分类号
TN911.72
字数
语种
中文
DOI
10.19651/j.cnki.emt.2005361
五维指标
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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电子测量技术
主办单位:
北京无线电技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-7300
CN:
11-2175/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市东城区北河沿大街79号
邮发代号:
2-336
创刊时间:
1977
语种:
chi
出版文献量(篇)
9342
总下载数(次)
50
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