基于系統(tǒng)辨識(shí)的癲癇腦電信號(hào)分類研究.pdf

1、癲癇是一種常見(jiàn)的腦部疾病，可以借助對(duì)腦電信號(hào)的分析來(lái)進(jìn)行分析。對(duì)腦電信號(hào)自動(dòng)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(jià)值和實(shí)際意義。本文主要研究了基于系統(tǒng)辨識(shí)方法的癲癇腦電信號(hào)的分類問(wèn)題，提出了兩種腦電信號(hào)分析方法。
　　針對(duì)癲癇腦電信號(hào)自動(dòng)分類對(duì)應(yīng)的特征提取和特征分類需要大量計(jì)算時(shí)間的不足，提出了基于自回歸模型結(jié)合極限學(xué)習(xí)機(jī)的腦電信號(hào)分析方法。先通過(guò)自回歸模型對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)，將系統(tǒng)辨識(shí)的結(jié)果作為特征提取結(jié)果

2、。進(jìn)一步引入極限學(xué)習(xí)機(jī)作為分類器對(duì)特征進(jìn)行分類。該方法在保證分類精度的同時(shí)，能夠顯著提升算法的執(zhí)行速度。另一方面，針對(duì)腦電信號(hào)具有一定的非線性，而傳統(tǒng)線性模型特征提取會(huì)損失腦電信號(hào)信息的不足，提出了基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合支持向量機(jī)的腦電信號(hào)處理方法。利用狀態(tài)回升網(wǎng)絡(luò)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí)，進(jìn)而可得能夠較好描述腦電信號(hào)信息的特征提取結(jié)果。引入支持向量機(jī)作為腦電信號(hào)分類器，可以在保證對(duì)應(yīng)的結(jié)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