基于小波变换和样本熵的脑电信号癫痫特征提取

摘要：

癫痫发作时的脑电信号(EEG)中含有大量的癫痫特征波信息,特征波形是确定癫痫是否发作的重要依据.小波变换可以对信号进行多分辨率分解,将信号分解成不同频率的含有特征信息的细节信号.癫痫发作时,脑电信号的复杂性会降低,样本熵可以表示信号系统的复杂程度.论文采用小波变换(wavelet transform)和样本熵(sample entropy)结合的分析方法,首先运用小波变换分别对正常状态、癫痫发作间期和发作期的脑电信号进行多分辨率分解,提取出含有特征信息的子频带,然后对子频带求样本熵.实验结果表明,此方法可以有效地提取出含有尖波(sharp wave)、棘波(spike wave)等癫痫特征信息.

关键词：癫痫脑电信号、小波变换、样本熵

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1423-1427