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申请/专利权人：杭州电子科技大学

摘要：本发明公开了一种融合加权背景特征与形态特征的BECT棘波检测装置，其中预处理器对采集到的原始EEG数据进行IIR带通滤波得到标准EEG信号；类棘波提取器包括最优模板匹配单元和棘波聚类单元；滤波器将满足预设条件的类棘波保留；棘波检测器遍历所有候选棘波，对与下一个棘波的距离小于3倍当前棘波宽度的两个棘波计算其相似度，对于连续出现的相似度高于预设值的棘波，保留第一次出现的棘波；特征提取器包括背景特征提取单元和HHO加权优化单元；特征融合器包括加权背景特征单元和棘波形态特征提取单元；随机森林分类器将所述特征融合器传输的融合特征作为特征向量输入随机森林模型，随机森林模型进行二分类完成BECT棘波检测。本发明提高了BECT棘波的识别率。

主权项：1.一种融合加权背景特征与形态特征的BECT棘波检测装置，其特征在于，包括依次连接的信号采集器、预处理器、类棘波提取器、滤波器、棘波检测器、特征提取器、特征融合器和随机森林分类器，其中，所述信号采集器采集EEG脑电信号；所述预处理器对采集到的原始EEG数据进行IIR带通滤波得到标准EEG信号；所述类棘波提取器包括最优模板匹配单元和棘波聚类单元，最优模板匹配单元对预处理器传输的标准EEG信号进行匹配后将结果发送给棘波聚类单元进行K-means聚类，再将每个聚类的质心作为新的模板再次输入最优模板匹配单元进行输入模板匹配；所述滤波器将满足预设滤波条件的类棘波保留，不满足预设滤波条件的滤除；所述棘波检测器遍历所有候选棘波，对与下一个棘波的距离小于3倍当前棘波宽度的两个棘波计算其相似度，对于连续出现的相似度高于预设值的棘波，保留第一次出现的棘波；所述特征提取器包括背景特征提取单元和HHO加权优化单元，背景特征提取单元按照当前棘波的宽度为准，往前连续等宽不重叠的提取N段背景信号，提取这N段背景信号的相关背景特征；然后使用HHO加权优化单元对前背景信号进行加权；所述特征融合器包括加权背景特征单元和棘波形态特征提取单元，加权背景特征单元获得HHO加权优化单元传输的背景信号权重后，将前背景信号的特征进行加权，获得加权背景特征；发送给棘波形态特征提取单元利用棘波开始点、棘波结束点和棘波峰值点进行棘波形态特征提取，在提取到棘波形态特征后，与加权背景特征融合，形成融合特征；所述随机森林分类器将所述特征融合器传输的融合特征作为特征向量输入随机森林模型，随机森林模型进行二分类来完成BECT棘波检测。

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百度查询： 杭州电子科技大学 一种融合加权背景特征与形态特征的BECT棘波检测装置