| 不同意识脑电的双谱切片特征分析与分类 |
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| 引用本文： | 刘海红,杜英举,姚伟华.不同意识脑电的双谱切片特征分析与分类[J].电子设计工程,2015(8). |
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| 作者姓名： | 刘海红 杜英举 姚伟华 |
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| 作者单位： | 1. 陕西省电子信息产品监督检验院 陕西 西安 710004
2. 西安电子科技大学 生命科学技术学院,陕西 西安,710071 |
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| 摘 要： | 脑电是一种典型的非高斯、非线性随机信号，传统时域或频域分析已不能准确表征信号特征，而高阶谱方法对脑电信号的处理却有较好效果。本文通过几组不同意识状态下的脑电测试实验，提取脑电信号，并通过双谱分析提取脑电双谱切片的特征值，借助支持向量机、概率神经网络、最近邻分类算法等3种方法对双谱切片的特征值进行处理，比较其分类效果。研究结果表明，电极C3处脑电与其他电极处的脑电具有不同的双谱特征，不同脑电极信号双谱切片具有明显差异。
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| 关 键 词： | 脑电 双谱 分类 支持向量机 |
The analysis and classification of EEG bispectrum slice in different mental states |
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| LIU Hai-hong,DU Ying-ju,YAO Wei-hua.The analysis and classification of EEG bispectrum slice in different mental states[J].Electronic Design Engineering,2015(8). |
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| Authors: | LIU Hai-hong DU Ying-ju YAO Wei-hua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | electroencephalogram bispectrum classification support vector machine |
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