基于系統辨識的癲癇腦電信號分類研究.pdf

1、癲癇是一種常見的腦部疾病，可以借助對腦電信號的分析來進行分析。對腦電信號自動分類方法的研究能夠起到輔助診斷的作用，具有的積極的理論價值和實際意義。本文主要研究了基于系統辨識方法的癲癇腦電信號的分類問題，提出了兩種腦電信號分析方法。
　　針對癲癇腦電信號自動分類對應的特征提取和特征分類需要大量計算時間的不足，提出了基于自回歸模型結合極限學習機的腦電信號分析方法。先通過自回歸模型對腦電信號進行系統辨識，將系統辨識的結果作為特征提取結果

2、。進一步引入極限學習機作為分類器對特征進行分類。該方法在保證分類精度的同時，能夠顯著提升算法的執(zhí)行速度。另一方面，針對腦電信號具有一定的非線性，而傳統線性模型特征提取會損失腦電信號信息的不足，提出了基于回聲狀態(tài)網絡結合支持向量機的腦電信號處理方法。利用狀態(tài)回升網絡對腦電信號進行系統辨識，進而可得能夠較好描述腦電信號信息的特征提取結果。引入支持向量機作為腦電信號分類器，可以在保證對應的結果具有較好的腦電分類精度。所提的兩種方法在分類癲癇腦