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EEG信号的稀疏逼近算法研究

摘要本文提出了一种新的基于稀疏表示与形态结构匹配的脑电棘波检测算法,首先以高斯函数及其一、二阶导数为原子的生成函数构建了一个新的冗余多成份字典,再应用匹配追踪算法获取脑电信号在此字典下的M项稀疏逼近,由该逼近的导数信息与原子的结构参数可以充分而准确地度量瞬时波形的多种形态结构特征,进而提出基于形态结构匹配的棘波检测算法,克服了Gabor字典不能识别周期化棘波序列的缺点,同时能够有效去除背景节律与伪迹的影响,检测结果表明该算法针对临床EEG信号的检测率高达93.3%,准确率高达88.5%。

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