基于改进变分模态分解算法的癫痫脑电信号自动检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法，首先将原脑电信号进行预处理，并对预处理后的信号进行改进变分模态分解，然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵作为特征并利用支持向量机进行分类，从而实现病灶性癫痫脑电信号与非病灶性脑电信号的自动检测。本发明的特点在于：①利用弹性网回归代替岭回归重新构建了变分模态分解的约束模型，并理论推导了改进后变分模态分解的求解过程。②利用改进变分模态分解进行癫痫脑电信号的分解，并将精细复合多尺度散布熵作为脑电提取特征、将支持向量机作为分类方法，形成全过程的癫痫脑电信号自动检测系统构造方法。