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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开一种脑电图分类方法、存储介质、设备，涉及数据处理领域，方法具体为：对多维脑电图的原始时间序列进行转换，得到维度间差值序列、每个维度的一阶差分序列、每个维度的傅里叶序列；从维度间差值序列、每个维度的一阶差分序列、每个维度的傅里叶序列中分别提取设定数量的子序列，得到相应子序列集合；对三个子序列集合提取子序列特征并进行特征的融合，得到融合后的特征；采用极端随机树算法对融合后的特征进行特征选择，得到重要特征；将重要特征基于随机森林进行分类，得到不同健康状况的脑电图分类结果。提高了脑电图分类精准度，推动现有脑电图分类管理的研究。
主权项：1.一种脑电图分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多维脑电图的原始时间序列，所述多维脑电图的原始时间序列为受试者处于不同状况下的大脑皮层不同位置的脑电图时间序列信号；S2、对所述多维脑电图的原始时间序列进行转换，得到维度间差值序列、每个维度的一阶差分序列、每个维度的傅里叶序列；S3、从所述维度间差值序列、每个维度的一阶差分序列、每个维度的傅里叶序列中分别提取设定数量的子序列，得到维度间差值子序列集合、每个维度的一阶差分子序列集合、每个维度的傅里叶子序列集合；S4、提取维度间差值子序列集合、每个维度的一阶差分子序列集合、每个维度的傅里叶子序列集合的特征，并对三个子序列集合提取的特征进行融合，得到融合后的特征；S5、采用极端随机树算法对融合后的特征进行特征选择，得到重要特征；S6、将重要特征基于随机森林进行分类，得到不同健康状况的脑电图分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种脑电图分类方法、存储介质、设备
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