基于VMD和NLTWSVM的多特征癫痫信号分类方法

摘要

本发明属于涉及一种基于VMD和NLTWSVM的多特征癫痫信号分类方法。包括：对脑电信号数据进行预处理；脑电信号数据包括健康人脑电数据集、癫痫患者发作间期脑电数据集和癫痫患者发作期脑电数据集；对脑电信号进行变分模态分解，得到相对应的本征模态函数；从得到的一系列本征模态函数中提取多特征参数；将提取的多特征参数作为特征组合输入到非线性双子支持向量机中进行训练和分类。针对癫痫脑电信号具有非平稳、非线性等特点，利用变分模态分解时频分析方法获取信号分量，对分量进行多特征参数提取，结合非线性双子支持向量机机器学习方法，实现正确分类癫痫脑电信号和非癫痫脑电信号。