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基于小波变换和Teager能量算子的癫痫脑电自动分类

陈金燕;邹俊忠;张见

摘要: 提出一种利用小波变换和能量算子对EEG进行预处理提取癫痫特征信号,进行近似熵估计,对脑电信号进行分类的新方法.首先利用小波分析将EEG信号进行4层分解分成多个子频带,对频率接近棘波的第1,2层小波系数计算非线性能量算子,再对能量算子进行近似熵估计,后用SVM对EEG信号进行分类.结果表明,该方法对癫痫发作期EEG和正常的EEG分类效果比较理想.

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