杨芳
- 作品数：2 被引量：8H指数：2
- 供职机构：华南师范大学物理与电信工程学院更多>>
- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 基于EMD和样本熵的脑电信号睡眠分期研究被引量：3
- 2016年
- 对于睡眠脑电的人工分期仍有不足的问题,提出一种基于脑电节律经验模态分解和样本熵结合的睡眠分期方法。首先利用经验模态分解对睡眠脑电信号进行去噪和基本节律提取,获得针对不同睡眠状态下脑电节律的样本熵,通过统计其样本熵均值,发现脑电节律δ波和θ波于不同睡眠状态下,样本熵均值不相等且方差较小,能有效表示不同睡眠阶段的特征,说明样本熵方法能较好的实现脑电信号的特征提取,用来区分睡眠各分期,为利用睡眠进行监护与医学治疗提供了一种可行的方法。
- 李怀胜杨芳钟清华
- 关键词：经验模态分解特征提取睡眠分期
- 基于能量特征和模糊熵的睡眠自动分期被引量：5
- 2017年
- 目的:为实现有效睡眠自动分期,提出一种基于脑电能量特征和模糊熵的睡眠分期方法。方法:首先利用小波变换进行脑电信号去噪,再利用FIR带通滤波器提取脑电信号的特征波,获得能量特征,并提取脑电信号的模糊熵,最后利用支持向量机进行模式识别。结果:能量特征值和模糊熵值随着睡眠状态的变化而不同,睡眠各期可以根据特征值的不同而得到有效区分,通过对1 140个脑电信号样本进行睡眠分期,得到的平均准确率为88.45%。结论:基于脑电能量特征和模糊熵的睡眠分期方法简单、有效,具有良好的临床应用价值。
- 杨芳李涛
- 关键词：脑电模糊熵支持向量机
