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基于DD-DWT和Log-Logistic参数回归的癫痫脑电自动识别方法
被引量：
11
1
作者
李明阳
陈万忠
张涛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1368-1377,共10页
针对现有癫痫脑电(EEG)识别算法分类模式单一、普适性不强的问题,提出了一种新的基于双密度离散小波变换(DDDWT)和Log-Logistic参数回归(LLPR)的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD-DWT算法的分解特性,还建立了脑电信号的LLPR模型,并...
针对现有癫痫脑电(EEG)识别算法分类模式单一、普适性不强的问题,提出了一种新的基于双密度离散小波变换(DDDWT)和Log-Logistic参数回归(LLPR)的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD-DWT算法的分解特性,还建立了脑电信号的LLPR模型,并将二者有机的结合,从而更好的发挥算法的优势。滤波后脑电信号由DD-DWT进行6层分解,提取各子频带系数的小波域能量波形,并结合LLPR模型计算尺度参数α和形状参数β以表征信号,将构成的特征向量送入遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)得出识别结果,从而实现脑电信号的自动识别。所提方法在处理A\D\E与AB\CD\E两种多模式脑电分类问题时,识别率分别为98.90%和97.75%。实验结果表明,所提算法更符合实际应用需求,可以较好地解决多类脑电信号识别问题,具有良好的普适能力和分类性能。
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关键词
癫痫
脑电
双密度离散小波变换
log-logistic
参数回归模型
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职称材料
题名
基于DD-DWT和Log-Logistic参数回归的癫痫脑电自动识别方法
被引量：
11
1
作者
李明阳
陈万忠
张涛
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1368-1377,共10页
基金
吉林省科技发展计划自然基金(20150101191JC)
吉林大学研究生创新项目(2016092)
中央高校基本科研业务费专项资金(451170301193)资助
文摘
针对现有癫痫脑电(EEG)识别算法分类模式单一、普适性不强的问题,提出了一种新的基于双密度离散小波变换(DDDWT)和Log-Logistic参数回归(LLPR)的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD-DWT算法的分解特性,还建立了脑电信号的LLPR模型,并将二者有机的结合,从而更好的发挥算法的优势。滤波后脑电信号由DD-DWT进行6层分解,提取各子频带系数的小波域能量波形,并结合LLPR模型计算尺度参数α和形状参数β以表征信号,将构成的特征向量送入遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)得出识别结果,从而实现脑电信号的自动识别。所提方法在处理A\D\E与AB\CD\E两种多模式脑电分类问题时,识别率分别为98.90%和97.75%。实验结果表明,所提算法更符合实际应用需求,可以较好地解决多类脑电信号识别问题,具有良好的普适能力和分类性能。
关键词
癫痫
脑电
双密度离散小波变换
log-logistic
参数回归模型
Keywords
epilepsy
electroencephalogram （EEG）
double-density discrete wavelet transform （DD-DWT）
log-logistic parameterregression （llpr） model
分类号
TH79 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DD-DWT和Log-Logistic参数回归的癫痫脑电自动识别方法
李明阳
陈万忠
张涛
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
11
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