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癫痫脑电信号分类对于癫痫诊治具有重要意义.为了实现病灶性与非病灶性癫痫脑电信号的分类,本文利用弹性网回归重构变分模态分解算法,提出弹性变分模态分解算法并将其应用到所提癫痫脑电信号分类方法中.该方法先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行弹性变分模态分解,然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵作为特征,最后利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集,最终的实验结果表明,准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到92.54%,93.22%和91.86%. 相似文献
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提出了一种兼顾认知无线电系统可靠性和低负载的基于信任度的双门限协作频谱检测算法.系统首先使满足双门限要求的认知节点参与协作感知,当满足双门限要求的认知节点数目不足时,增加满足信任度参数要求的认知节点参与协作感知.融合中心存储了认知节点的检测记录,并以此为局部检测结果设置融合权重.理论分析和仿真结果表明,该算法所需传输的感知参数减少了,占用的信道带宽降低.同时,由于不可靠用户的减少,算法的检测性能进一步提高了.此外,算法通过调整参数nt使系统适应于不同类型的无线业务,具有一定的灵活性. 相似文献
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