点击次数：

论文类型：期刊论文

发表时间：2012-01-01

发表刊物：生物医学工程学杂志

收录刊物：Scopus、PubMed、PKU、ISTIC、CSCD

卷号：29

期号：2

页面范围：206-211

ISSN号：1001-5515

关键字：癫痫; 脑电信号; 特征提取; 回声状态网络

摘要：在脑电(EEG)信号自动检测和分类的研究中，EEG信号的特征提取至关重要。本文分析了目前主要EEG信号特征提取方法的优缺点，并提出了一种基于回声
   状态网络(ESN)的EEG信号特征提取方法。该方法可以实现EEG信号的非线性特征提取，并且其特征提取过程是近似可逆的，因而在特征提取过程中损失的
   信息较少。该方法在EEG信号特征提取过程中，主要计算量是求解状态矩阵的伪逆，计算简单高效。在对波恩大学癫痫研究所的EEG数据库进行多类别分类的实
   验中，本文所提出的EEG信号特征提取方法展现出了良好的性能。