一种基于肢端动作信号的癫痫发作状态识别方法
- 专利权人:
- 黑龙江吉远健康科技有限公司
- 发明人:
- 吴字宇,金显吉,代红伟,梁廷伟
- 申请号：
- CN202011045401.0
- 公开号：
- CN112043261A
- 申请日:
- 2020.09.29
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明是一种基于肢端动作信号的癫痫发作状态识别方法。本发明涉及癫痫信号检测识别技术领域，根据采集的多维度肢端动作信号，进行数据划分；将得到的数据进行消除零漂、平滑滤波、合成加速度等数据预处理；对所述信号进行特征提取和特征选择，得到多参数的特征数据集；依据相关原则，划分训练集和测试集，得到统一格式的训练学习数据；运用支持向量机算法进行机器学习，通过自动网格搜寻法进行超参数调节，确定优化后的超参数水平组合；还原边界决策函数，以便在线快速识别癫痫发作状态。本发明使用支持向量机算法对数据进行机器学习，可以快速有效地识别出癫痫发作状态，提高癫痫识别的准确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
