基于emd和混合特征的癫痫脑电信号识别研究

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1、乂逢謹义聋ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＩ歷预±等恒巧交ＭＡＳＴＥ民ＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ基于ＥＭＤ和混合特征的痴痛脑电信号识别研究工程领域作者姓名互锥＿輝教授指导教师王＿＿钩＿＿＿答辩日期２０１６年６月专业学位硕：ｔ学位论文基于ＥＭＤ和浪合特征的類痛脑电信号识别研究ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥｐ化ｐｔｉｃＥＥＧＳｉｇｎａｌｓＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥＭＤａｎｄＭｉｘｅｄＦｅａｔｕｒｅｓ

2、作者姓名：王银辉学科、专业；控制工程学号：３１４０９０６４指导教师；王钩教授完成日期；２０１６年６月６日乂違巧义乂＃ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｃｋｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中己经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体邑经发表的研究成果，也不包含其他芭申请学位或其他用途使用过的成果一同工作的同东对本研究所做的贾献。与我均已在论文中做了明确的说明并

3、表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。，心寺細ｔＩＷ乘令嚇也知礙祠娘Ｉ覆学位论文题目；雌參种姗心作者签名；义＾日期：年／月严Ｂ大连理工大学专业学位硕±学位论文摘要窥痴是神经科第二大疾病，仅在中国患病人数就髙达化百多万；在传统的医疗诊断中，普遍采用人工阅读脑电信号的方法，该方法不仅效率低，且由于医疗资源分配不均Ｗ及医生经验不足等原因使得误诊的情况时常发生，自动识别癒痴脑电信号，能有效避。免误诊的情况，使患者尽早确诊疾病，得到及时的医治療痛脑电信号的自动识别包括两个部分：特征提取和特征分类

4、，其中最重要的部分是持征提取。在脑电信号的特征提取过程中，特征向量包含脑电信号的信息是否全面并能否描述痛痛脑电信号的特点是至关重要的，直接影响着痴痴脑电信号识别分类的精度。一种基于经验模态分解）。本文提出（ＥＭＤ和海合特征的特征提取算法首先利用经一验模态分解对不同的脑电信号进行自适应地分解，得到系列的模态本征画数，这些模态本征函数的阶数按频率高低来排列，即每个模态本征函数代表着不同频段的脑电信号一特征，得到，选取对应痛痛发作的频率段的模态本征函数进行脑电信号的序列重构组新的脑电信号时间序列，再对重构后的新序列进行基于

5、线性方法和非线性方法的特征提，取，分别对应于脑电信号的线性特征信息和非线性特征信息然后将线性特征向量和非线性特征向鱼进行特征融合，，得到该算法的混合恃征向量使混合特征向量能够更全面地描述癒痛脑电信号的信息，最后将融合后得到的特征向量作为分类器的输入数据进行一脑电信号的自动识别分类。本文对此进行了系列的仿真实验，其结果表明：使用本文所提特征提取的算法能够更巧的描述窥痴脑电信号的特征，从而更便于分类器识别分类，分类器选定极跟学习机，測练时两短，识别分类精度高，髙于其他同类研究算法。关键词：療痛；脑电信号；经验模态分解；特征提

6、取；识别分类■－１、基于ＥＭＤ和源合特征的癒痛脑电信号识别研巧—ＴｈｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥｐｉｌｅｐｔｉｃＥＥＧＳｉｇｎａｌｓＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄ０打ＥＭＤａｎｄＭｉｘｅｄＦｅａｔｕｒｅｓＡｂｓｔｒａｃｔＥｐｉｌｅｐｔｉｃｉｓｔｈｅｓｅｃｏｎｄｌａｒｇｅｓｔｄｉｓｅａｓｅｉｎｔ；ｈｅｎｅｒｖｏｕｓｓｙｓＫｍ；ｏｎｌｙｉｎＣｈｉｎａ，ｌ：ｈｅｎｕｍｂｅｒ＊ｏｆｃａｓｅｓｉｓａｓｈｉｈａｓｍｏｉｅｔｈａｎｎｉｎｅｍｉｌｌｉｏｎ．Ｉｎ

7、１；ｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｅｄｉｃａｌｄｉａｎｏｓｉｓｂｅｃａｕｓｅｏｆｇｇ，ｓｔｒｉｂｕｔｏｎｏｆｉｃａｉｌｄｄｄｏｃｍ化ｅｕｎｅｖｅｎｄｉｍｅｄｌｎｔ：ｈｅｗｏｒａｎｔｏｒｓｌａｃｋｏｆｅｘｅｒｅｎｃｅｓｉａｓｉｓｉｐｉｉｄｎｏ，ｇｔｏｍａｔｉｉｉｉｌｉＥｓｉｌｉｏｆｔｅｎｈａｅｎｓａｕｉｃｉｄｅｎｔｆｃａｔｏｎｏｆｅｅｔｃ目Ｇｎａｓｗｈｃｈｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｉｄ，ａｖｏｐｐ；ｐｐｇｙｉｍａｋｅｓｔｈｅｅ＾ｅｔｉａｉｅｎｂｂｅｄｉｉｂｌｉｌｍｉｓｄｉａｎ

8、ｏｓｓｃｔａｇｎｏｓｅｄ化ｓｏｏｎａｓｏｓｓｅａｎｄｅｔｔｍｅｇ，ｐｐｐｐｇｙｔｒｅａｔｍｅｎｔ．