【摘要】：為了提高模糊熵在癲癇EEG信號(hào)分析中的抗噪能力,提出一種排列模糊熵新算法,即運(yùn)用排列符號(hào)化時(shí)間序列的思想增強(qiáng)模糊熵的抗噪能力。通過(guò)在公共癲癇EEG數(shù)據(jù)上的抗噪實(shí)驗(yàn)和分類(lèi)檢測(cè)實(shí)驗(yàn),分析了排列模糊熵的抗噪能力和癲癇檢測(cè)性能。實(shí)驗(yàn)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(cè)性能,比模糊熵更適用于癲癇信號(hào)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(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;山西汾西重工有限責(zé)任公司;北京工業(yè)大學(xué)國(guó)際WIC研究院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)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(xiàng)目(20140321002-01) 虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題(BUAA-VR-15KF-16)
【分類(lèi)號(hào)】：R742.1;O236

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9 雷博;范九倫;;二維廣義模糊熵圖像閾值分割法[J];光子學(xué)報(bào);2010年10期

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10 白禮虎;基于模糊互補(bǔ)判斷矩陣和直覺(jué)模糊熵的決策研究[D];安徽大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：2157887