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整体经验模态分解文献资料
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利用整体经验模态分解和随机森林的脑电信号分类研究
癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义.针对脑电信号的非平稳特点,提出一种基于整体经验模态分解和随机森林相结合的脑电信号分类方法.选取波恩大学脑电信号数据集中癫痫发作间期和发作期的200个单通道信号,共819 400个数据作为样本.首先利用整体模态分解将癫痫脑电信号分解成多个固有模态函数,然后对各阶固有模态函数提取有效特征,后分别用随机森林和小二乘支持向量机对脑电信号的特征进行分类.将随机森林与小二乘支持向量机分类正确识别率对比,结果表明,随机森林分类方法对发作期和发作间期的癫痫脑电信号的分类效果比较理想,识别精度为99.60％,高于小二乘支持向量机的准确性.该方法的提出能有效提高临床癫痫脑电信号分析的效率.
