【摘 要】
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EEG中的特征波形,如:棘波、尖波、慢波以及梭形波等,对脑部疾病的无损检测及睡眠期间的生理变化具有重要意义.该文使用连续小波变换对各种波形的特征进行提取,然后输入神经网
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EEG中的特征波形,如:棘波、尖波、慢波以及梭形波等,对脑部疾病的无损检测及睡眠期间的生理变化具有重要意义.该文使用连续小波变换对各种波形的特征进行提取,然后输入神经网络,用神经网络的自适应特征对波形给出判断.详细讨论了小波变换的特点和优势,以及小波变换在EEG检测中的应用;分析了神经网络作为模式识别手段的应用;在此基础上提出了兼顾各种脑电特征波的脑电检测流程.在特征提取中母小波及小波变换尺度的选择对于检测结果有很大影响,该文对几种常用小波及其在不同的变换尺度下对各种波形的检测效果做出了讨论,人工神经网络参数的选择也会影响系统的性能,文中对人工神经网络做了简要的介绍,对实际中用到的BP网络的各个参数,学习算法,以及误差情况做了介绍;最后,把用小波变换不同母小波下得到的结果与时频分析方法得到的结果作了对比,证明了该方法具有明显的优越性,有良好的应用前景.
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