在癫痫性发作的自动检测中,脑电信号的去噪对检测结果起着至关重要的作用.文中提出了一种新的基于ICA与小波阈值的癫痫脑电信号去噪方法.该方法首先利用ICA将多通道癫痫脑电信号分解为若干独立分量;其次基于独立分量与脑电信号间的夹角余弦识别含噪独立分量并用小波阈值对其去噪处理;最终,在去噪后的癫痫脑电信号与原始癫痫脑电信号中提取样本熵作为脑电特征,并结合超限学习机完成癫痫性发作的自动检测.实验结果表明,在去噪后癫痫脑电信号上的分类性能均优于原始癫痫脑电信号,该文所提方法一定程度上达到了自动去除脑电噪声的效果.同时,该方法避免了去噪过程中对噪声人工辨别及干净参考噪声选取等问题.
独立成分分析 小波阈值 癫痫脑电信号 余弦相似性 样本熵 超限学习机