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基于EMD与WPD特征融合的癫痫发作前期预测方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 曹九稳,胡丁寒
- 申请号：
- CN201811590832.8
- 公开号：
- CN109498000A
- 申请日:
- 2018.25.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于EMD与WPD特征融合的癫痫发作前期预测方法。本发明步骤方法如下:步骤1、EEG信号的类别划分及样本切割,并对每个样本进行经验模态分解,再对分解得到的第一个本征模函数进行分析,从中提取基于FIMF的特征,包含能量、能量比和方差。步骤2、对步骤1中得到的第一个本征模函数进行四层小波包分解,得到最后一层16个结点的小波包系数,从中提取基于FIMF‑WPD的偏态和能量与特征。步骤3、融合基于FIMF与FIMF‑WPD的特征,并采用随机森林算法对融合后的特征训练分类器,构建癫痫发作前期的预测模型。本发明能够有效预警癫痫病发作前期的时间段,降低癫痫发作对患者造成的次生危害。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
