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《中国自动化学会控制理论专业委员会C卷》2011年
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基于小波包变换和最小二乘支持向量机的癫痫脑电信号识别

周红标  
【摘要】:为了有效提取癫痫脑电信号特征,提高分类准确率,提出了一种基于小波包变换(WPT)和支持向量机(SVM)的适合于非平稳脑电信号的识别方法.以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分析特性的小波包变换,对信号进行多尺度分解,并提取了各级节点的小波包系数.将小波包系数能量值作为特征值,构建了特征向量并输入到最小二乘支持向量机(LSSVM)中进行训练,从而实现了小样本情况下癫痫脑电信号的分类识别.实验时分别采用交叉验证法(K-CV)、遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化LSSVM,仿真结果表明:由WPT和LSSVM构成的分类器,具有良好的分类能力和泛化能力,能够对癫痫脑电信号进行有效的识别;经过PSO优化后的LSSVM对癫痫发作期脑电信号的识别率最高,达到了91.50%.
【作者单位】:淮阴工学院电子与电气工程学院
【分类号】:TN911.7;TP18;O241.5

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