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基于局部模式的癫痫脑电信号自动分类方法
被引量：
2
1
作者
齐永锋
李陇强
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期298-303,共6页
为有效地检测脑电图(EEG)中的癫痫信号,设计一维局部三值模式(1D-LTP)算子提取信号特征,并结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)对特征进行分类。通过1D-LTP算子计算信号点的顶层模式和底层模式下的特征变换码以准确滤除干扰信号,并对...
为有效地检测脑电图(EEG)中的癫痫信号,设计一维局部三值模式(1D-LTP)算子提取信号特征,并结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)对特征进行分类。通过1D-LTP算子计算信号点的顶层模式和底层模式下的特征变换码以准确滤除干扰信号,并对变换码直方图PCA降维后采用ELM进行分类,以10折交叉验证评估分类性能。实验结果表明,该方法能有效识别在癫痫发作期的EEG信号,其准确率可达99.79%。
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关键词
脑电图
局部三值模式算子
特征提取
分类
癫痫
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职称材料
题名
基于局部模式的癫痫脑电信号自动分类方法
被引量：
2
1
作者
齐永锋
李陇强
机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期298-303,共6页
基金
甘肃省科技计划项目(18JR3RA097)
甘肃省高等学校科研项目(2016A-004)
文摘
为有效地检测脑电图(EEG)中的癫痫信号,设计一维局部三值模式(1D-LTP)算子提取信号特征,并结合主成分分析(PCA)和极限学习机(ELM)对特征进行分类。通过1D-LTP算子计算信号点的顶层模式和底层模式下的特征变换码以准确滤除干扰信号,并对变换码直方图PCA降维后采用ELM进行分类,以10折交叉验证评估分类性能。实验结果表明,该方法能有效识别在癫痫发作期的EEG信号,其准确率可达99.79%。
关键词
脑电图
局部三值模式算子
特征提取
分类
癫痫
Keywords
Electroencephalogram(EEG)
Local Ternary Pattern(LTP)operator
feature extraction
classification
epilepsy
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部模式的癫痫脑电信号自动分类方法
齐永锋
李陇强
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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