【摘 要】
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针对现有癫痫脑电（EEG）识别算法分类模式单一、普适性不强的问题，提出了一种新的基于双密度离散小波变换（DD-DWT）和Log-Logistic参数回归（LLPR）的脑电信号自动识别方法。不仅利用了D
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针对现有癫痫脑电（EEG）识别算法分类模式单一、普适性不强的问题，提出了一种新的基于双密度离散小波变换（DD-DWT）和Log-Logistic参数回归（LLPR）的脑电信号自动识别方法。不仅利用了DD．DWT算法的分解特性，还建立了脑电信号的LLPR模型，并将二者有机的结合，从而更好的发挥算法的优势。滤波后脑电信号由DD-DWT进行6层分解，提取各子频带系数的小波域能量波形，并结合LLPR模型计算尺度参数α和形状参数β以表征信号，将构成的特征向量送入遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）得出识别结果
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