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从EEG脑电信号中提取与疾病相关的信息以实现对抑郁症的自动诊断。首先采用共空域子空间分解（CSSD）方法,对躁狂型抑郁症患者与健康人两组的16导联脑电信号进行特征提取,然后用支持向量机（SVM）分类器进行训练和分类测试。实验结果表明,相对于用小波变换提取的频率相关参数为分类特征的分类准确率为88%,采用CSSD方法提取特征参数进行分类可以取得更理想的效果为95%,后者的16导联脑电信号在空间模型上表现出较高的模式可分性。该研究成果对精神抑郁症的物理诊断和研究提供了新的视角。