[发明专利]一种融合小波包与互信息的生物信号特征提取方法

摘要

本发明提供一种融合小波包与互信息的生物信号特征提取方法，包括以下步骤：S1)、获取生物信号，并去除低频场电位和高频噪声；S2)、进行生物信号的分割；S3)、对生物信号进行小波包分解；S4)、随机选取少数用小波包分解系数表示的生物信号作为训练数据；S5)、运用最大互信息准则对训练生物信号数据进行特征选择；S6)、对测试生物信号进行特征提取，得到测试生物信号的低维时‑频特征；S7)、应用分类器对所述生物信号的低维时‑频特征进行分类，进而得到目标生物信号和多种非目标生物信号的多分类结果，本发明所提取的脑电信号特征经过聚类处理结果显示大大提高了正常与癫痫信号的分类精度。

主权项

1.一种融合小波包与互信息的生物信号特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1)、读取数据库中所有的生物信号，并使用滤波器去除所述生物信号中的低频场电位和高频噪声；S2)、进行生物信号的分割，首先根据阈值检测得到每个生物信号的中心发放时间，并根据该时间向前采样K个点、向后采样K‑1个点作为一个周期为2K个采样点的生物信号，从而得到所有单独的生物信号；S3)、对生物信号进行小波包分解，得到每个生物信号的小波包分解系数；S4)、随机选取少数用小波包分解系数表示的生物信号作为训练数据，每个用于训练的生物信号数据包括多维的特征，即小波包分解系数，以及一维的类别标签；S5)、运用最大互信息准则对训练生物信号数据进行特征选择，得到相应的系数索引；S6)、对经过步骤S1)至步骤S3)处理的测试生物信号，采用步骤S5)得到的系数索引进行特征提取，得到测试生物信号的低维时‑频特征；S7)、应用分类器对所述生物信号的低维时‑频特征进行分类，进而得到目标生物信号和多种非目标生物信号的多分类结果。