期刊文章详细信息
基于EEMD算法的癫痫脑电信号识别
Epileptic EEG Signal Identification Based on EEMD
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]淮南师范学院电气信息工程学院,安徽淮南232038 [2]淮南师范学院物理与电子信息系,安徽淮南232038
基 金：淮南师范学院校级项目(2011LK93q)
年 份：2014
卷 号：31
期 号：5
起止页码：90-94
语 种：中文
收录情况：JST、普通刊
摘 要：针对癫痫脑电(EEG)信号的非平稳性和非线性,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)脑电的方法,首先利用EEMD将EEG信号分解,得到各阶本征模式分量(IMF),然后提取有效特征,构成特征分量,最后用支持向量机(LS-SVM)对其分类;采用德国波恩癫痫研究室临床采集的癫痫脑电数据库,实验结果表明:特征提取方法对癫痫发作间歇期和发作期EEG的分类正确率最高可达99.5%。
关 键 词：癫痫脑电信号 集合经验模式分解 最小二乘支持向量机 本征模式分量
分 类 号：TP391]
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