基于BLDA的癫痫脑电信号分类检测  

作　　者：方芸[1] 袁莎莎 戴军 

机构地区：[1]曲阜师范大学信息科学院与工程学院,山东日照276826

出　　处：《高校实验室工作研究》2018年第3期32-34,共3页

基　　金：山东省自然科学基金培养基金"基于张量稀疏表示及字典学习的癫痫发作预测研究"(项目编号:ZR2017PF006)

摘　　要：有效的癫痫脑电信号检测方法对于病人和医护人员具有重大意义。本文提出一种基于贝叶斯线性判别分析(BLDA)的癫痫脑电信号分类方法。首先对脑电信号进行滤波,然后计算波动指数和离散功率为脑电特征,随后送入贝叶斯线性判别分类器进行判断。通过对4位病人的脑电记录进行实验,结果表明该方法具有较好的检测效果。

关 键 词：癫痫 特征提取 贝叶斯线性判别 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计]