一种基于非线性动力学特征的癫痫发作脑电信号分类系统

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专利权人:

北京大学

发明人:

陈善恩,张玺

申请号：

CN201910597746.8

公开号：

CN110432898A

申请日:

2019.04.07

申请国别(地区):

CN

年份:

2019

代理人:

摘要：

本发明提供一种基于非线性动力学特征的癫痫发作脑电信号的分类系统,属于神经信息技术领域。该系统包括预处理模块、特征提取模块、特征排序模块、特征选择模块和分类模块:预处理模块,采用离散小波变换去除脑电数据中的噪声,获取不含噪声的有效脑电信号数据;特征提取模块采用多种熵算法计算得到每个脑电信号的非线性动力学特征;特征排序模块采用方差分析对特征进行排序;特征选择模块采用前后序贯算法选出对模型准确度影响最显著的优化特征子集;分类模块采用最小二乘支持向量机算法将癫痫发作与发作间歇期的判断转化为二分类问题。本发明计算复杂度低,实时性好,同时准确度高地实现癫痫发作的脑电信号分类。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/