期刊简介
本刊是全国生物医学工程工作人才沟通学术思想、交流学术经验的园地。报道有创造性的最新科研论文和研究简讯。包括学科有：人工器官和生物医用材料，生物效应，生物信息与控制；生物力学；生物医学仪器；中医工程；临床工程等。读者对象是国内外生物医学工程学工作者、医务工作者以及其他从事自然科学研究和有关工程技术人员。
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首页>中国生物医学工程学报杂志
- 杂志名称：中国生物医学工程学报杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中国生物医学工程学会
- 国际刊号：0258-8021
- 国内刊号：11-2057/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：医学文摘, 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 上海图书馆馆藏, SA 科学文摘(英), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), CA 化学文摘(美), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 知网收录(中)
利用整体经验模态分解和随机森林的脑电信号分类研究
秦喜文；吕思奇；李巧玲
关键词：脑电信号, 整体经验模态分解, 随机森林, 特征识别分类
摘要：癫痫脑电信号的自动监测与分类在临床医学上具有重要意义.针对脑电信号的非平稳特点,提出一种基于整体经验模态分解和随机森林相结合的脑电信号分类方法.选取波恩大学脑电信号数据集中癫痫发作间期和发作期的200个单通道信号,共819 400个数据作为样本.首先利用整体模态分解将癫痫脑电信号分解成多个固有模态函数,然后对各阶固有模态函数提取有效特征,后分别用随机森林和小二乘支持向量机对脑电信号的特征进行分类.将随机森林与小二乘支持向量机分类正确识别率对比,结果表明,随机森林分类方法对发作期和发作间期的癫痫脑电信号的分类效果比较理想,识别精度为99.60％,高于小二乘支持向量机的准确性.该方法的提出能有效提高临床癫痫脑电信号分析的效率.
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