经验模式分解与代价敏感支持向量机在癫痫脑电信号分类中的应用

发布时间：2018-03-18 07:16

  本文选题：脑电信号　切入点：癫痫　出处：《生物医学工程研究》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：提取出脑电信号中微弱征兆信息,可以更好地了解脑电信号的特征,但由于各类外界信号的相互混叠,信号呈现出非线性、非平稳性,因此脑电信号的提取是个难题。为此本研究提出了优于小波分解的经验模式分解(EMD)算法对脑电信号进行分解,提取主要IMF分量的特征值,随后采取代价敏感支持向量机(CSVM)进行分类,并对参数进行寻优。在对癫痫患者脑电信号研究的实验中,分类准确率均达到90%以上,验证了本方法的可行性。
[Abstract]:Extracting the weak sign information from the EEG signal can better understand the characteristics of the EEG signal. However, because of the overlapping of various kinds of external signals, the signals are nonlinear and non-stationary. Therefore, the extraction of EEG signals is a difficult problem. In this paper, an empirical mode decomposition (EMD) algorithm, which is superior to wavelet decomposition, is proposed to extract the eigenvalues of the main IMF components. Then the cost sensitive support vector machine (CSVM) is used to classify and optimize the parameters. In the experiment of EEG research in epileptic patients the classification accuracy is over 90% which verifies the feasibility of this method.
【作者单位】： 新疆医科大学;新疆医科大学第一附属医院神经内科;中山大学中山医学院生物医学工程系;中山大学附属第一医院神经内科;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61263011) 中央高校基本业务费项目(15ykcj03d) 广东省前沿与关键技术创新专项(2014B010118003,2015B010106008)
【分类号】：R742.1

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1628530