【摘 要】
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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）提特征并利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）的脑电信号分类方法。首先利用EEMD将EEG信号分成多个经验
【机 构】
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淮南师范学院电气信息工程学院,淮南师范学院物理与电子信息系
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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）提特征并利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）的脑电信号分类方法。首先利用EEMD将EEG信号分成多个经验模式分量,得到各阶本征模式分量（IMF）,然后提取有效特征,最后用LS-SVM对其进行分类,实验结果表明,该方法对癫痫发作间歇期和发作期EEG的提特征后分类识别正确率达到98%。
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