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一种基于神经网络的诱发电位提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
文章提出一种改进的利用径向基函数神经网络算法,对诱发电位进行自适应提取的较传统的方法,并在性能上有较大的提高。 相似文献
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在现代临床麻醉学上 ,脑电信号分析成为麻醉深度监测的主要手段。其中 ,对于中潜伏期听觉诱发电位 (ML AEP)信号的研究越来越受到重视。本文利用 Daubechies正交紧支撑小波基对不同麻醉深度下的 ML AEP信号进行小波变换 ,然后用顺序前进法对小波系数进行特征选择 ,最后利用神经网络来完成分类。仿真实验表明 ,这种小波变换与特征选择相结合的方法 ,对于 ML AEP信号的分析有着较好的效果。 相似文献
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在现代临床麻醉学上,脑电信号分析成为麻醉深度监测的主要手段。其中,对于中潜伏期听觉诱发电位（MLAEP）信号的研究越来越受到重视。本利用Dsubechies正交肾支撑小波基对不同麻醉深度下的MLAEP信号进行小波变换,然后用顺序前进法对小波系数进行特征选择,最后利用神经网络来完成分类。仿真实验表明,这种小波变换与特征选择相结合的方法,对于MLAEP信号的分析有着较好的效果。 相似文献
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采用RBF神经网络方法对麻醉状态下诱发脑电仿真信号进行分析,提出了一种通过基于RBF神经网络权值构造特征向量的特征提取方法,以达到提取信号特征的目的,并用BP神经网络分类器对提取的特征进行聚类,从而实现深浅麻醉状态下诱发脑电信号的分类,实验仿真结果表明了该方法的有效性． 相似文献
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