基于希尔伯特黄变换的癫痫自动检测.PDFVIP

第３２卷　第７期 信 号 处 理 Ｖｏｌ．３２　Ｎｏ．７ ２０１６年７月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＩＧＮＡＬＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ Ｊｕｌ．２０１６ 文章编号：１００３－０５３０（２０１６）０７－０７６４－０７ 基于希尔伯特黄变换的癫痫自动检测 牛宝东　马尽文 （北京大学数学科学学院，数学及其应用教育部重点实验室，北京１００８７１） 摘　要：希尔伯特黄变换是由经验模态分解和希尔伯特变换所组成的，在非线性、非稳态信号处理方面具有独特 的优势。本文首先对脑电波信号进行模态分解，然后根据希尔伯特变换求得各本征模态函数的瞬时频率并依此 计算出均值、方差及其核心频率区间等特征，并选取若干个本征模态函数的频率特征组成一个长的特征向量， 称之为希尔伯特黄频率特征环。根据该特征向量，本文进一步采用支持向量机对癫痫和非癫痫脑电波信号进行 学习和分类，并采用格点有哪些信誉好的足球投注网站的方法来选取支持向量机中的最优参数。通过在典型癫痫脑电波数据集上的５重 交叉验证得出本文所提出的新方法在分类准确率上已经超越或接近现有的分类方法。 关键词：癫痫自动检测；脑电波信号；希尔伯特黄变换；特征提取；支持向量机；分类 中图分类号：ＴＰ１８３　　　文献标识码：Ａ　　　ＤＯＩ：１０．１６７９８／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３０５３０．２０１６．０７．００２ ＡｕｔｏｍａｔｉｃＤｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆＥｐｉｌｅｐｔｉｃＳｅｉｚｕｒｅＴｈｒｏｕｇｈＨｉｌｂｅｒｔＨｕａｎｇＴｒａｎｓｆｏｒｍ ＮＩＵＢａｏｄｏｎｇ　ＭＡＪｉｎｗｅｎ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＬＭＡＭ，ＰｅｋｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８７１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＨｉｌｂｅｒｔＨｕａｎｇＴｒａｎｓｆｏｒｍ（ＨＨＴ）ｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｈｅＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＭＤ）ａｎｄＨｉｌｂｅｒｔＴｒａｎｓｆｏｒｍ （ＨＴ），ｗｈｉｃｈｈａｓｃｅｒｔａｉｎａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｖｅｒｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｎｎｏｎｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎｓｔａｔｉｏｎａｒｙｓｉｇｎａｌａｎａｌ ｙｓｉｓｄｕｅｔｏｉｔｓｃｏｍｐｌｅｔｅａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙａｎｄｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙｏｆｓｉｇｎａｌｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｂｅｇｉｎｔｏｕｓｅｔｈｅＥＭＤｔｏａｎａ ｌｙｚｅｔｈｅＥＥＧｓｉｇｎａｌｓ，ｉ．ｅ．，ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｅａｃｈＥＥＧｓｉｇｎａｌｉｎｔｏａｎｕｍｂｅｒｏｆＩｎｔｒｉｎｓｉｃＭｏｄｅＦｕｎｃｔｉｏｎｓ（ＩＭＦｓ）．Ｔｈｅｎ，ＨＴｉｓ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｏｎｔｈｅｓｅＩＭＦｓａｎｄｔｈｕｓｔｈｅｍｅａｎ，ｖａｒｉａｎｃｅａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｃｏｒｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｉｎｔｅｒｖａｌｏｆｅａｃｈＩＭＦｃａｎｂｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｔｏｆｏｒｍｔｈｅＩＭＦｓｆｅａｔｕｒｅ．ＴｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔＩＭＦｓｏｆａｎＥＥＧｓｉｇｎａｌａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄａｎｄｔｈｅｉｒｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｇｅｔｈｅｒｔｏ ｆｏｒｍｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｏｆｔｈｅＥＥＧｓｉｇｎａｌ，ｂｅｉｎｇｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓｔｈｅＨｉｌｂｅｒｔＨｕａｎｇｆｒｅｑｕｅｎｃｙｒｉｎｇ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅ ｖｅｃｔｏｒｓｏｆｔｈｅＥＧＧｓｉｇｎａｌｓ，ｗｅｕｔｉｌｉｚｅｔｈｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｔｏｌｅａｒｎａｎｄｍａｋｅｔｈｅｅｐｉｌｅｐｔｉｃｓｅｉｚｕｒｅａｎｄｅｐｉｌｅｐｔｉｃｓｅｉ ｚｕｒｅｆｒｅｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｇｒｉｄｓｅａｒｃｈｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｉｔｉｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｅｘｐｅｒｉ ｍｅｎｔｓｏｎａｔｙｐｉｃａｌｅｐｉｌｅｐｔｉｃｓｅｉｚｕｒｅｄａｔａｓｅｔｕｓｉ