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基于时频分析自动识别睡眠脑电的梭形波
被引量:
4
1
作者
宦飞
郑崇勋
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期218-220,共3页
为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用Choi Williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正...
为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用Choi Williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正确率为 85 0 4 % ,并且能够提供梭形波的定量指标 .实验结果表明 ,经过进一步完善 。
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关键词
脑电图
睡眠梭形波
时频分析
自动识别
睡眠
生理
Choi-Williams分布
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题名
基于时频分析自动识别睡眠脑电的梭形波
被引量:
4
1
作者
宦飞
郑崇勋
机构
上海交通大学生物医学工程系
西安交通大学生物医学工程研究所
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002年第2期218-220,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(39970 2 0 4 )
文摘
为了识别睡眠脑电图 (EEG)中出现的梭形波 ,使用Choi Williams分布对EEG信号进行时频变换 ,根据瞬时频谱估计局部范围里EEG的波形特征 ,在此基础上设计了一个自动识别睡眠EEG中梭形波的方法 ,对实际睡眠EEG中的梭形波进行识别 ,识别正确率为 85 0 4 % ,并且能够提供梭形波的定量指标 .实验结果表明 ,经过进一步完善 。
关键词
脑电图
睡眠梭形波
时频分析
自动识别
睡眠
生理
Choi-Williams分布
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
R338.63 [医药卫生—人体生理学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于时频分析自动识别睡眠脑电的梭形波
宦飞
郑崇勋
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2002
4
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