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脑电图的癫痫发作分类图像使用支持向量机

文摘

近年来人类遭受各种神经系统疾病,如头痛、痴呆、创伤性脑损伤、中风和癫痫。所有年龄段的世界人口近5000万人罹患癫痫。诊断癫痫症一个自动检测系统是一个重要的工具。在本文中,我们提出一个新的方法分类的脑电图(EEG)信号分为两类即癫痫和非癫痫。脑电图图像的特征提取使用离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)。提取的特征用于模型生成。支持向量机的模式分类模型类的观察脑电图的分布特征。实验在不同的脑电图形象说明支持向量机的结果是重要的和有效的。

Pazhanirajan。年代,Dhanalakshmi.P

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