一种基于脉冲群智能算法并结合STFT-PSD和PCA的癫痫时期分类方法

摘要

本文公开了一种癫痫时期特征提取及分类方法。首先，对原始的癫痫脑电数据进行随机打乱预处理，并分别划分4折的训练集和测试集。其次，采用结合方法对预处理后的数据提取特征，一方面，通过WPT或STFT‑PSD提取非线性的时频特征，然后，在得到的时频特征上再结合PCA算法提取脑电数据的主成分特征，并消除噪声和冗余特征，并作为特征提取的最终特征。最后，采用脉冲神经网络对提取的特征做分类分析，脉冲神经网络算法不仅考虑个体互助和信息交互，拥有很强的鲁棒性；并且它模拟的神经元更加接近大脑中真实的神经元，考虑更多的时间信息，拥有更强的计算能力。