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基于最优核时频分布可视图的癫痫脑电信号识别方法

摘要

一种基于自适应最优核时频分布可视图的癫痫脑电信号识别法,包括:获得原始脑电数据,计算预处理后的脑电信号的自适应最优核时频分布;进行癫痫状态的分类:对于每一个得到的时间能量序列,进行可视化分析,得到能量时间序列可视图复杂网络,提取获得能量时间序列可视图复杂网络的特征指标,提取自适应最优核时频分布指标,结合支持向量机分类癫痫EEG信号。本发明的基于最优核时频分布可视图的癫痫脑电信号识别方法,结合自适应最优核时频分布理论与可视图思想构建能量时间序列可视图复杂网络,提取复杂网络指标,实现对癫痫脑电信号的识别。

著录项

  • 公开/公告号CN106388814B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201610887682.1

  • 发明设计人 高忠科;蔡清;张珊珊;杨宇轩;

    申请日2016-10-11

  • 分类号A61B5/0476(20060101);

  • 代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人杜文茹

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2022-08-23 10:35:17

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-18

    授权

    授权

  • 2017-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B5/0476 申请日:20161011

    实质审查的生效

  • 2017-03-15

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B 5/0476 申请日:20161011

    实质审查的生效

  • 2017-02-15

    公开

    公开

  • 2017-02-15

    公开

    公开

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