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基于Lempel-Ziv复杂度和经验模态分解的癫痫脑电信号的检测方法
  • ISSN号:1001-246X
  • 期刊名称:《计算物理》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]济南大学信息科学与工程学院,山东省智能计算网络重点实验室,济南250022, [2]青岛理工大学汽车与交通学院,青岛266520
  • 相关基金:国家自然科学基金(61201428,61070130)资助项目
中文摘要:

癫痫脑电信号是非平稳、非线性的,根据此特性我们提出一个基于Lempel-Ziv复杂度和经验模态分解(EMD)的癫痫脑电信号的检测方法,首先将癫痫脑电信号用EMD分解,再分别计算每阶固有模态函数(IMF)的复杂度,最后将得到的复杂度作为特征进行检测.实验用波恩数据库来评估提出的方法.结果表明,该方法检测准确率可达到95.25%,具有准确率高、适应性强等优点.

英文摘要:

Taking non-stationary and nonlinearity of epilepsy signals into consideration,we proposed a method for detection of epilepsy,based on Lempel-Ziv( LZ) complexity and empirical mode decomposition( EMD). EMD first decomposed epilepsy signals into a set of intrinsic mode functions( IMFs). Then calculated complexity of each IMF. Bonn dataset was utilized for evaluating the method. Experimental results showed that the highest accuracy could be achieved to 95. 25%. It has advantages of high accuracy,strong adaptability and so on.

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期刊信息
  • 《计算物理》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国核学会
  • 主编:朱少平
  • 地址:北京海淀区丰豪东路2号北京应用物理与计算数学研究所
  • 邮编:100094
  • 邮箱:jswl@iapcm.ac.cn
  • 电话:010-59872547 59872545 59872547
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-246X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2011/O4
  • 邮发代号:2-477
  • 获奖情况:
  • 1992年获“全优期刊”奖,《CAJ-CD规范》执行优秀奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:4426