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基于多尺度徑向基函數和改進粒子群優化算法的腦電信號時頻分析方法.pdf

關 鍵 詞:
基于 尺度 徑向 函數 改進 粒子 優化 算法 電信號 分析 方法
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摘要
申請專利號:

CN201510284547.3

申請日:

2015.05.29

公開號:

CN104899436A

公開日:

2015.09.09

當前法律狀態:

撤回

有效性:

無權

法律詳情: 發明專利申請公布后的視為撤回IPC(主分類):G06F 19/00申請公布日:20150909|||實質審查的生效IPC(主分類):G06F 19/00申請日:20150529|||公開
IPC分類號: G06F19/00(2011.01)I; G06K9/00 主分類號: G06F19/00
申請人: 北京航空航天大學
發明人: 李陽; 劉青; 王旭東
地址: 100191北京市海淀區學院路37號
優先權:
專利代理機構: 代理人:
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510284547.3

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.03.16|||2015.10.07|||2015.09.09

法律狀態類型:

發明專利申請公布后的視為撤回|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提出了一種基于多尺度徑向基函數和改進粒子群優化算法的腦電信號時頻分析方法。該方法應用時變參數建模法對腦電信號進行時頻特征提取分析,引入多尺度徑向基函數展開式辨識時變參數。首先建立時變參數模型,然后用基函數擴展法辨識模型時變參數,即將時變參數表示為一組多尺度徑向基函數的線性加權組合,將時變參數的辨識問題轉化為時不變參數的辨識。徑向基函數的最優尺度由粒子群優化算法決定。最后根據時變參數估計值和功率譜密度公式計算腦電信號的時頻分布特征。與現有時頻分析方法相比,本發明方法能同時獲得較高的時間和頻率分辨率,能夠準確提取腦電信號的時頻分布特征,對癲癇腦電信號的應用及輔助癲癇疾病的診斷具有重要意義。

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本文標題:基于多尺度徑向基函數和改進粒子群優化算法的腦電信號時頻分析方法.pdf
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