一种基于稀疏极限学习机算法的癫痫检测集成电路

摘要

本发明公开了一种基于稀疏极限学习机算法的癫痫检测集成电路，用包含256个点的窗口对脑电数据中的信号进行划分，数据类型为16位定点数，包括整数部分8位和小数部分8位，将已知类别的脑电数据通过小波变换电路模块生成四维信号，再将生成的信号输入特征提取电路模块得到八维特征向量，然后将八维特征向量输入分类器电路模块训练后分类输出；将未知类别的脑电信号依次经小波变换电路模块和特征提取电路模块后得到八维特征向量，将该八维特征向量输入分类器电路模块中进行分类后输出。本发明使用提升式小波变换对脑电信号处理，可以得到信号时域和频域中不同频带的特征，其结果优于传统的滤波器以及傅里叶变换。