基于Fisher判别法的脑电图数据分析的研究

摘要：

目的本文通过对客观记录的受试者脑电图数据进行Fisher判别分析,判断其能否应用于脑电数据特征提取和分类决策.为脑电图研究的其它分析做基础分析.方法根据α波的强弱不同将21导电极分为四类,分别对63例正常状态下受试者21导联电极的脑电图数据进行Fisher判别分析,并利用误判率回代估计法检验判别准确率.数据处理和统计分析采用独立设计的脑电图分析工具箱和Fisher判别分析程序.结果表明对63例正常状态下受试者的脑电图数据进行Fisher判别分析,预测各电极分类准确率82.3%.结论 Fisher判别法预测准确率较高,脑电特征(主要为α波)提取较为准确,能较好的应用于脑电数据特征提取和分类决策中,从而辅助脑电图的检查和定量分析,为脑电图的检验提供有效的分析手段.

关键词：脑电图、fisher判别分析、α节律

所属期刊栏目：26

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：226-228