【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于脑电信号分类识别，具体涉及一种脑电图识别方法。
技术介绍
1、脑电信号是大脑神经元电生理活动的综合反映，蕴含了大量有关正常生理和病理状态的潜在信息。因此，对常规脑电信号和异常脑电信号的常见节律波形及每种节律波形的特点、通常出现的脑区位置以及其具有的标志性作用进行分析对理解脑神经系统疾病的机制和常规脑功能状态是重要的。传统的处理方式往往需要专业医师依据经验对脑电图通过肉眼判定，该过程主观性强且耗费时间，并且脑电信号中还存在大量的冗余信息及强烈的噪声干扰脑电关键生理信息的表征，通过传统的信号处理方法难以完整准确地提取表征脑电信号动态节律变化的指标信息。因此如何对脑电信号进行量化处理，以便于识别出正常脑电信号和不正常脑电信号，开展各种脑神经机制和脑功能状态的探究是关键的。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种脑电图识别方法解决了传统方法中对脑电图进行识别判断主观性强且耗费时间的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：...
【技术保护点】
1.一种脑电图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述S1中，对脑电信号进行预处理的方法具体为：
3.根据权利要求2所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述S12中，得到脑电信号能量特征集的方法具体为：
4.根据权利要求1所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述S2包括以下分步骤：
5.根据权利要求4所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述S22中，建立任一训练集的决策树脑电图识别模型的方法包括以下分步骤：
6.根据权利要求5所述的脑电图识别方法，其特征在于，所...
【技术特征摘要】
1.一种脑电图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述s1中，对脑电信号进行预处理的方法具体为：
3.根据权利要求2所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述s12中，得到脑电信号能量特征集的方法具体为：
4.根据权利要求1所述的脑电图识别方法，其特征在于，所述s2包括以下分步骤：
5.根据权利要求4所述的脑电图识别方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴芝璇，肖应梅，杜明洋，
申请(专利权)人：西南医科大学附属医院，
类型：发明
国别省市：
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