发明专利已授权

基于EMD与WPD特征融合的癫痫发作前期预测方法

📄 申请号：CN201811590832.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-12-25

公开号

CN109498000B

公开日

2021-08-17

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_369

IPC 分类号

A61B5_369 , A61B5_372 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

生物医学信号处理生物医学信号处理特征融合机器学习

应用场景

癫痫监测, 医疗诊断, 可穿戴健康设备, 神经疾病预警

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摘要

本发明公开了一种基于EMD与WPD特征融合的癫痫发作前期预测方法。本发明步骤方法如下：步骤1、EEG信号的类别划分及样本切割，并对每个样本进行经验模态分解，再对分解得到的第一个本征模函数进行分析，从中提取基于FIMF的特征，包含能量、能量比和方差。步骤2、对步骤1中得到的第一个本征模函数进行四层小波包分解，得到最后一层16个结点的小波包系数，从中提取基于FIMF‑WPD的偏态和能量与特征。步骤3、融合基于FIMF与FIMF‑WPD的特征，并采用随机森林算法对融合后的特征训练分类器，构建癫痫发作前期的预测模型。本发明能够有效预警癫痫病发作前期的时间段，降低癫痫发作对患者造成的次生危害。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种微米级碳化硅与微钢纤维协同增强的高抗压高抗折水泥、组合料及成型方法

当前第 / 件

一种无溶剂型水性聚氨酯/磺化杯芳烃改性水滑石纳米复合材料及其制备方法

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议价

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