基于AdaBoost算法的癫痫脑电信号识别

AdaBoost算法作为Boosting算法的经典算法之一, 在人脸检测和目标跟踪等领域得到了广泛应用, 但该算法也有一个缺点-退化问题. 为了解决这个问题, 通过对弱分类器进行筛选、引入平滑因子和权值修正函数三个措施对算法进行优化, 并将优化后的算法与小波包分解相结合应用到癫痫脑电信号的识别上. 结果表明, 本文算法对癫痫脑电信号的识别率为96.11%, 对正常脑电信号的识别率为99.51%, 具有较高的识别率, 为癫痫的正确诊断提供了一种可能有效的解决方案.     

基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测

实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验结果表明,所提出的方法能够对正常、癫痫发作间期和癫痫发作期三种脑电信号进行准确分类,分类准确率为98.33%.