TY -的A2 Versaci马里奥•陈盟——广元AU - Lu,郭亮AU -谢。Zhaohong盟商,魏PY - 2020 DA - 2020/01/10 TI -在脑电图异常检测的信号:一个案例研究在相似性度量SP - 6925107六世- 2020 AB - 动机。异常脑电图EEG信号的检测是一个长期存在的问题分析。这一问题的基本前提是考虑两个非平稳的脑电图记录之间的相似性。一个完善的计划是基于序列匹配,通常包括三个步骤:特征提取、相似性度量、决策。当前方法主要关注脑电图特征提取和决策,其中一些涉及/量化的相似性度量方法。一般来说,设计一个合适的相似性度量,这是/数据兼容考虑的问题,也是一个重要的问题在设计的检测系统。但是不可能直接应用这些现有指标异常脑电图检测没有任何考虑领域特异性。 方法。这项工作的主要目的是调查不同的相似性度量的影响异常脑电图检测。一些指标可能可用的脑电图分析已经被仔细审查了来自其他领域的相关工作。所谓的EEG信号的提取功率谱作为特征,和一个零假设测试是用来做最后的决定。两个指标被用来评估检测性能。一个是反映测量的水平相似性两EEG信号相比,另一个是量化的检测精度。 结果。分别两个数据集上进行了实验。结果显示不同相似性度量的积极影响异常脑电图检测。过放荡生活的距离(HD)和Bhattacharyya距离(BD)指标显示优秀的表演:0.9167为我们的数据集的精度和精度0.9667 Bern-Barcelona脑电图数据集。HD和BD指标都是建基于Bhattacharyya系数,暗示的优先级Bhattacharyya系数在处理高度嘈杂的脑电图信号。在未来的工作中,我们将利用一个综合指标,它结合了HD和BD EEG信号的相似性度量。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6925107 - 10.1155 / 2020/6925107摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER