标题:EMD和SVM结合的脑电信号分类方法
作者:李淑芳;周卫东;蔡冬梅;刘凯;赵建林
作者机构:[李淑芳] 山东大学信息科学与工程学院, 济南, 山东 250100, 中国.;[周卫东] 山东大学信息科学与工程学院, 济南, 山东 250100, 中国.;[蔡冬梅] 山东大学信息科学与 更多
来源:生物医学工程学杂志
出版年:2011
卷:28
期:5
页码:891-894
关键词:脑电癫痫波; 经验模式分解; 支持向量机; 分类
摘要:脑电(EEG)癫痫波的自动检测与分类在临床医学上具有重要意义。针对EEG信号的非平稳特点,本文提出了一种基于经验模式分解(EMD)和支持向量机( SVM)的EEG分类方法。首先利用EMD将EEG信号分成多个经验模式分量,然后提取有效特征,最后用SVM对EEG信号进行分类。结果表明,该方法对 癫痫发作间歇期和发作期EEG的分类效果比较理想,识别率达到99%。
收录类别:CSCD
资源类型:期刊论文
原文链接:http://kns.cnki.net/kns/detail/detail.aspx?FileName=SWGC201105009&DbName=CJFQ2011
TOP