-
题名多通道权重融合和小波分解的癫痫棘波检测方法
被引量：2
- 1
-
-
作者
俞小彤
赵若辰
宁晓琳
-
机构
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
杭州极弱磁场国家重大科技基础设施研究院
-
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第10期24-34,共11页
-
基金
2022产业技术基础公共服务平台项目(2022-189-181)
中国科学院学部前沿交叉研判研究(XK2023XXC002)资助项目。
-
文摘
脑电的棘波自动化检测是目前研究的重点,对癫痫诊断具有重要意义。现有检测方法主要有两类:信号分析和机器学习。前者对异常值敏感,后者算法对不同数据的鲁棒性未能得到充分验证。另外,传统的基于单通道脑电的棘波检测方法容易受到伪迹干扰。针对现有算法存在的问题并结合棘波的电生理特点,提出了基于多通道数据权重融合和小波分解的棘波检测算法。首先,根据癫痫棘波的放电特性,设计一种以幅值和波形趋势为特征值的多通道权重融合方法,获得棘波数据强化后的单通道数据;其次,算法引入小波分解,有效地提取信号中的局部特征,增强检测癫痫棘波这类具有突变特性信号的能力;最后,通过临床采集的癫痫患者脑电数据,验证了该算法能实现癫痫发作间期棘波的精确检测,诊断准确率可达92.3%以上。相较于传统的单通道脑电棘波检测方法,该方法具有检测准确率高、计算简单的优势,是一种有效的癫痫发作间期的棘波检测技术。
-
关键词
脑电信号
多通道权重融合
小波分解
模极大值
棘波检测
-
Keywords
EEG
multi-channel weight fusion
wavelet decomposition
modal maxima
spike wave detection
-
分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于小波变换的超高速行波保护和故障定位算法
被引量：9
- 2
-
-
作者
邹贵彬
高厚磊
李德文
-
机构
山东大学电气工程学院
-
出处
《继电器》
CSCD
北大核心
2007年第S1期68-73,共6页
-
文摘
提出了利用故障后产生的电流行波实现输电线路超高速保护和高精度故障定位的算法。借助于小波分析工具,将电流行波信号进行小波变换,通过分析线路两端电流行波初始波头模极大值的极性来判别区、内外故障;同时利用模极大值对应的时间差来实现故障距离的测定。论文详细分析了影响行波保护和故障定位的各种因素,提出了相应的应对措施。大量的PSCAD/EMTDC仿真结果表明,算法能够实现线路超高速保护和高精度故障定位双重功能。
-
关键词
行波保护
小波变换
故障定位
模极大值
-
Keywords
travelling wave protection
wavelet transform
fault location
modal maxima
-
分类号
TM773
[电气工程—电力系统及自动化]
-
