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%。

西安交通大学临床新技术项目(XJLS-2015-179);

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;

10.19529/j.cnki.1672-6278.2017.04.14

R742.1

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