[发明专利]基于机器学习的癫痫脑电信号识别方法在审
| 申请号： | 202011570892.0 | 申请日： | 2020-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN112613423A | 公开（公告）日： | 2021-04-06 |
| 发明（设计）人： | 王丹;张艺伟 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的癫痫脑电信号识别方法，该方法包括步骤：1.对预处理后的脑电信号进行经验模态分解，用一系列IMF将原始信号分解为多个单频滤波与一个余波之和，提取各波形的局部幅值和频率；2.用主成分分析法对经过经验模态分解的脑电信号进行降维；3.与预处理后的癫痫脑电信号的样本熵特征融合作为特征向量。本方法提取的特征具有一定辨识度，可以应用到脑电信号的识别分类的其他领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 癫痫 电信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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