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提出了一种基于希尔伯特边际谱和极限学习机相结合的癫痫脑电信号分类方法.首先将脑电信号进行经验模态分解,对前5个本征模态函数进行希尔伯特变换,得到其希尔伯特边际谱;然后将希尔伯特边际谱的Shannon熵、Renyi熵和Tsallis熵,以及5个不同频段节律信号的能量作为有效特征输入极限学习机进行分类.实验结果表明,本文方法对癫痫信号的分类准确率达到了99.8%,相比其它分类方法具有更高的检测精度和运算速度,对癫痫发作的实时检测具有潜在的应用价值. 相似文献
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《中国无线电电子学文摘》2005,(2)
TN一051 2005021617 荃于小波包分解的精神分裂症脑电信号分析/许慰玲,黄静霞,沈民奋 (汕头大学)11电子测量与仪器学报.一2004,1s(2)一35一40 文中针对脑电信号的非平稳性,引入小波包分解理论研究精神分裂症脑 电.根据脑电信号的不同节律特性,提出应用小波包分解构造不同频率 特性的滤波器,提取脑电信号不同节律的动态特性,并由此构造各种节 律的动态脑电地形图.为了研究精神分裂症脑电信号各种节律的动态特 性,文中对正常人和精神分裂症病人的临床脑电数据进行分析与比较, 分析两组脑电信号各种节律的动态特性.实验结果表明,精神分裂症病 … 相似文献
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VBR视频流量的小波包分解及其长时预测 总被引:1,自引:0,他引:1
长时预测是VBR视频流量预测领域中的难点问题.针对其时变、非线性以及长相关性等特点,提出一种多尺度分解的VBR视频业务的特征提取方法.选择具有任意多分辨分解特性的小波包,对其进行空间划分并求解适合视频信号特征提取的最优分解基.基于最优基对视频信号进行快速多尺度分解,得到了各级节点的小波系数矩阵,建立了基于最小二乘支持向量机与最小均方的小波系数预测方法.最后,根据预测小波系数,进一步提出了基于小波系数逆变换的视频流量长时预测方法.仿真结果验证了此算法的有效性. 相似文献
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针对非平稳时间序列预测问题,将支持向量机理论和小波理论相结合进行预测.首先对复杂的非平稳时间序列进行小波分解得到相对平稳的分量,然后对相对平稳的分量单独用SVR建模进行预测,最后将得到的多个预测结果进行组合得到最终的预测结果.同时实验验证了其有效性. 相似文献
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基于小波变换良好的时频局部化特性,研究了一种利用连续小波变换提取脑电信号中的癫痫棘波的方法,实验结果表明这种方法能够方便而有效地对脑电信号中的癫痫棘波进行检测。 相似文献
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现在,所有的语音编码系统都采用线性预测技术,但对于本质非线性的语音信号而言,线性预测是不够的.因此,本文提出一种带反馈单元的动态小波神经网络并将其应用于语音编码系统,并对其函数逼近能力和学习高维函数的优越性进行分析.由于反馈单元的内部记忆能力,动态神经网络具有对长时相关的预测能力并能在一定程度上克服小波神经网络的"维数灾难"问题;在对语音信号的预测中,动态小波神经网络预测器的预测性能很好,虽然其预测阶数很低(仅为2).由于预测器较好的预测性能,当将此预测器用于语音编码系统中的后向预测时,实验结果表明:新系统的恢复语音平均分段信噪比比ITU的G.721标准提高3~4dB但二者码率相同.另外非线性预测语音编码系统的计算量是可以接受的. 相似文献
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本文针对癫痫脑电图(EEG)信号中的发作检测问题,分析了癫痫患者EEG信号中的特异性特征,在传统EEG信号时频域基础上提出了改进的脑网络特征。本文对EEG信号进行分解,并重构了EEG信号,发现在重构信号上癫痫发作和癫痫未发作表现出较大差异。因此在重构EEG信号上通过皮尔逊系数(PCC)构建脑网络,并在该网络上提取脑网络特征,最后将这些特征输入Bi-LSTM-Attention混合网络检测癫痫发作。该网络可以筛选出对癫痫发作检测结果具有决定性因素的特征,捕捉EEG时间序列中最重要的信息。为了评估本文的方法,在公开的CHB-MIT数据集上进行实验,获得了96.20%的准确率、96.80%的特异性和95.31%的敏感性,实验结果表明该方法在癫痫发作检测这个任务上具有不错的性能。 相似文献