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以静息态脑电信号为基础,通过固有模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法对脑电信号进行信号去噪和特征值提取,通过支持向量机(support vector machine,SVM)算法对抑郁症患者和正常对照组人群的脑电特征值进行分类分析。通过系统化的数据采集试验,采集了20位抑郁症患者和25位健康对照组的静息态脑电信号;对静息态脑电信号进行信号的去噪和特征提取;采用SVM算法对抑郁症患者和正常人对照组脑电特征值进行二值分类,分类正确率达到93.3%。相较于传统的小波变换提取的特征值,分类准确率有明显的提高。
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山东大学学报(工学版)
Year： 2017
Issue： 03
Volume： 47
Page： 21-26
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