【摘 要】
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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
【机 构】
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西安电子科技大学空间科学与技术学院,西安交通大学第二附属医院
【基金项目】
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西安交通大学临床新技术项目（XJLS-2015-179）
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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%。
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