基于特征融合的棘慢复合波检测识别方法及系统

摘要

本发明提供一种基于特征融合的棘慢复合波检测识别方法，包括步骤1、根据标注的棘慢复合波数据库、正常脑电波数据库的样本数据提取时频域特征，并利用棘慢复合波数据库、正常脑电波数据库与棘慢复合波模板库估计距离度特征，通过特征来建立棘慢复合波特征库和正常波形特征库，进而训练分类模型；步骤2、利用DTW算法估计有效未知类型脑电波数据与棘慢复合波模板数据的距离度；步骤3、提取未知类型脑电波数据的时频域特征，并与距离度特征作为典型特征进行融合，送入分类器中，输出分类脑电波类型结果。此外，对输入的未知类型的脑电波数据归一化处理和基于短时能量和棘慢复合波结构特征的有效波形端点检测，能大大提高识别算法的准确性和鲁棒性。