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Classification of electroencephalogram (EEG) signal based on fourier transform and neural network

机译:基于傅立叶变换和神经网络的脑电信号分类

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摘要

Human normal and epileptic electroencephalogram (EEG) signals have been analysed using Fourier Transform (FT). The area under the spectrum of both normal and epileptic EEG is calculated as feature for classification. The classification is done with the help of neural network (Levenberg - Marquardt algorithm).Our final goal of the study is the automatic detection of the epileptic disorders in the EEG in order to support the diagnosis and care of the epileptic syndromes and related seizure disorders.
机译:已使用傅立叶变换(FT)分析了人类正常和癫痫性脑电图(EEG)信号。计算正常和癫痫脑电图谱下的面积作为分类特征。通过神经网络(Levenberg-Marquardt算法)进行分类。我们的最终研究目标是自动检测脑电图中的癫痫病,以支持对癫痫综合征和相关性癫痫病的诊断和治疗。

著录项

  • 作者

    Pramanick Puloma;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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