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  • 简介:当前癫痫自动检测方法,通常采用希尔伯特黄变换结合脑电信号变换规律进行检测,易受到噪声的干扰,检测结果存在一定的误差。据此,深入研究基于子波变换的癫痫脑电信号检测方法,依据子波变换检测癫痫脑电信号的原理,采用子波变换对含噪的脑电信号进行去噪后,考虑到癫痫患者发病时,脑电信号里异常特征波导致信号波动幅度较大,采用TQWT小波分并重构脑电信号,提取重构后的脑电信号里有效值与峰峰值指标构成特征分量,根据特征分量设定正常与发病两种样本,通过支持向量机(supportvectormachine,SVM)分类器对脑电波信号样本分类,实现患者癫痫脑电信号的准确检测。实验结果表明,所提方法可有效检测癫痫脑电信号,检测灵敏度、特异性和准确率均值分别是98.73%、18.84%、98.87%,适用于癫痫脑电信号检测。

  • 标签: 子波变换 癫痫 脑电信号 检测 去噪 支持向量机
  • 简介:采用独立分量分析中的信息极大化快速算法初步探讨了表面肌电信号的分解问题.研究结果表明,独立分量分析对肌肉轻度收缩力水平下(<10%MVC)表面肌电信号的分解有较好的效果,可以作为表面肌电信号分解的一种预处理手段.

  • 标签: 表面肌电信号 轻度 研究结果 初步探讨 收缩力 独立分量分析