【摘 要】
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癫痫脑电信号自动分类方法的研究具有重要意义。基于自回归模型和关联向量机，实现癫痫脑电信号的自动分类。采用自回归模型，进行脑电信号特征提取；通过引入主成分分析和线性判别
【机 构】
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大连理工大学电子信息与电气工程学部,大连医科大学附属第一医院
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癫痫脑电信号自动分类方法的研究具有重要意义。基于自回归模型和关联向量机，实现癫痫脑电信号的自动分类。采用自回归模型，进行脑电信号特征提取；通过引入主成分分析和线性判别分析两种特征变换方法，降低特征空间维数；采用关联向量机作为分类器，提高模型稀疏性并可以得到概率式输出。在对波恩大学癫痫研究中心脑电信号的分类中，所提出的方法最高准确率可以达到99．875％；在将特征空间维数降至原始维数的1／15时，分类准确率仍可达到99．500％；采用关联向量机作为分类器，模型稀疏性大幅提高，与支持向量机相比，同等条件下关联
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