【摘要】：為了提高模糊熵在癲癇EEG信號分析中的抗噪能力,提出一種排列模糊熵新算法,即運用排列符號化時間序列的思想增強模糊熵的抗噪能力。通過在公共癲癇EEG數(shù)據(jù)上的抗噪實驗和分類檢測實驗,分析了排列模糊熵的抗噪能力和癲癇檢測性能。實驗結(jié)果表明,排列模糊熵具有較好抗噪能力和較高的癲癇檢測性能,比模糊熵更適用于癲癇信號的分析。
[Abstract]:In order to improve the anti-noise ability of fuzzy entropy in epileptic EEG signal analysis, a new algorithm of permutation fuzzy entropy is proposed, which uses the idea of arranging symbolic time series to enhance the anti-noise ability of fuzzy entropy. The anti-noise ability and epilepsy detection performance of permutation fuzzy entropy were analyzed by using anti-noise experiments and classified detection experiments on common epileptic EEG data. The experimental results show that the permutation fuzzy entropy has better anti-noise ability and higher epilepsy detection performance than fuzzy entropy is more suitable for the analysis of epileptic signals.
【作者單位】： 太原理工大學計算機科學與技術(shù)學院;山西汾西重工有限責任公司;北京工業(yè)大學國際WIC研究院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目:抑郁癥fMR數(shù)據(jù)分析方法及輔助診斷治療模型研究(61373101) 山西省工業(yè)攻關(guān)項目(20140321002-01) 虛擬現(xiàn)實技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室開放課題(BUAA-VR-15KF-16)
【分類號】：R742.1;O236

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本文編號：2157887