【摘 要】
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为了有效识别癫痫脑电信号，建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型，并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五
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为了有效识别癫痫脑电信号，建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型，并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本，选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解，提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值，构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明，该算法的识别率达到了92．5％。
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