【摘 要】
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癫痫发作时的脑电信号(EEG)中含有大量的癫痫特征波信息,特征波形是确定癫痫是否发作的重要依据。小波变换可以对信号进行多分辨率分解,将信号分解成不同频率的含有特征信息
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癫痫发作时的脑电信号(EEG)中含有大量的癫痫特征波信息,特征波形是确定癫痫是否发作的重要依据。小波变换可以对信号进行多分辨率分解,将信号分解成不同频率的含有特征信息的细节信号。癫痫发作时,脑电信号的复杂性会降低,样本熵可以表示信号系统的复杂程度。论文采用小波变换(wavelet transform)和样本熵(sample entropy)结合的分析方法,首先运用小波变换分别对正常状态、癫痫发作间期和发作期的脑电信号进行多分辨率分解,提取出含有特征信息的子频带,然后对子频带求样本熵。实验结果表明,此方法可
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