基于EMD和SVM的抑郁癥靜息態(tài)腦電信號(hào)分類研究
關(guān)鍵詞：抑郁癥 腦電信號(hào) 固有模態(tài)分解 固有模態(tài)函數(shù) 支持向量機(jī)
摘要：以靜息態(tài)腦電信號(hào)為基礎(chǔ),通過(guò)固有模態(tài)分解（empirical mode decomposition,EMD）算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)去噪和特征值提取,通過(guò)支持向量機(jī)（support vector machine,SVM）算法對(duì)抑郁癥患者和正常對(duì)照組人群的腦電特征值進(jìn)行分類分析。通過(guò)系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)采集試驗(yàn),采集了20位抑郁癥患者和25位健康對(duì)照組的靜息態(tài)腦電信號(hào);對(duì)靜息態(tài)腦電信號(hào)進(jìn)行信號(hào)的去噪和特征提取;采用SVM算法對(duì)抑郁癥患者和正常人對(duì)照組腦電特征值進(jìn)行二值分類,分類正確率達(dá)到93.3%。相較于傳統(tǒng)的小波變換提取的特征值,分類準(zhǔn)確率有明顯的提高。
山東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)雜志要求:
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