基于新型能量算子和多尺度熵的癫痫自动检测

提出癫痫检测的新算法,创新地使用新型能量算子和多尺度熵,不仅能够实时跟踪脑电信号能量,而且可以在脑电信号未知情况下提取其有效的特征信息。对脑电信号进行一定尺度的小波变换;利用新型Teager能量算子和多尺度熵提取脑电信号的非线性特征,将特征信号输入到极限学习机中,用来识别正常脑电信号与癫痫脑电信号。实验结果表明,此方法具有高分类精度,可达到98.89%,优于文献中所报道的多种检测方法,可以应用于癫痫临床检测。