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一种基于GBDT模型的癫痫前期EEG信号识别方法与云端系统
- 专利权人:
- 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)
- 发明人:
- 秦迎梅,门聪,赵佳,韩春晓,车艳秋,薛彬
- 申请号：
- CN201910049378.3
- 公开号：
- CN109924973A
- 申请日:
- 2019.18.01
- 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GBDT模型的癫痫前期EEG信号识别方法与云端系统,所述解码方法,包括以下步骤:步骤1,提取待测试癫痫病人的原始EEG时间序列信号,对其进行低通滤波后,提取信号均值、标准差、最大值、最小值、变异系数、80%分位数和20%分位数作为特征;步骤2,基于小波分解算法,把低通滤波后的信号分解为d1‑d5五个不同分辨率下的子信号;步骤3,利用功率谱分析,提取五个不同分辨率下的子信号的信号强度;步骤4,利用GBDT机器学习模型进行预测:将得到的五个不同分辨率下的子信号的信号强度输入到所述GBDT机器学习模型,以预测出病人是否处于癫痫前状态;步骤5,返回模型预测结果。本发明预测精准度高,便于维护。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
