该文提出一种基于可调Q因子小波变换的熵特征提取方法用于癫痫脑电的快速检测。首先,利用TWQT算法对脑电信号进行分解,计算分解后得到的小波子带的中心频率;随后,选择对应癫痫发作时异常波段频率范围的子带进行小波重构,并对重构信号提...该文提出一种基于可调Q因子小波变换的熵特征提取方法用于癫痫脑电的快速检测。首先,利用TWQT算法对脑电信号进行分解,计算分解后得到的小波子带的中心频率;随后,选择对应癫痫发作时异常波段频率范围的子带进行小波重构,并对重构信号提取排序熵和规则性指数等熵特征;最后,选择包括支持向量机、随机森林、极端梯度提升在内的多种分类器进行分类实验。实验中采用德国波恩大学癫痫研究中心的公开数据集和UPenn and Mayo Clinic′s Seizure Detection Challenge数据集进行验证,所提出的方法针对小样本数据集可以达到99.3%的准确率,100%的灵敏度以及98.6%的特异度,体现了该算法的有效性。展开更多
文摘该文提出一种基于可调Q因子小波变换的熵特征提取方法用于癫痫脑电的快速检测。首先,利用TWQT算法对脑电信号进行分解,计算分解后得到的小波子带的中心频率;随后,选择对应癫痫发作时异常波段频率范围的子带进行小波重构,并对重构信号提取排序熵和规则性指数等熵特征;最后,选择包括支持向量机、随机森林、极端梯度提升在内的多种分类器进行分类实验。实验中采用德国波恩大学癫痫研究中心的公开数据集和UPenn and Mayo Clinic′s Seizure Detection Challenge数据集进行验证,所提出的方法针对小样本数据集可以达到99.3%的准确率,100%的灵敏度以及98.6%的特异度,体现了该算法的有效性。
