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小波变换在麻醉监测诱发脑电信号分类中的应用

Classification of Evoked Potential Signal During Anesthesia Monitoring with Wavelet Transform

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【Author】 Zhang Lieping 1 Mo Wei 2 Niu Qinzhou 11 (Department of Electronic and Computer,Guilin Institute of Technology,Guilin541004) 2 (Guilin Institute of Electronic Technology,Guilin541004)

【机构】桂林工学院电子与计算机系；桂林电子工业学院；桂林工学院电子与计算机系桂林541004；桂林541004；桂林541004；

【摘要】采用小波变换方法对麻醉监测脑电信号进行分析,通过基于小波分解的能量特征提取方法提取麻醉状态下中潜伏期听觉诱发脑电的特征,并用BP网络分类器对提取的特征进行聚类,从而实现麻醉深度的估计,实验仿真结果表明了该方法的有效性。更多还原

【Abstract】 An energy feature extraction method to evoked potential signal during anesthesia monitoring based on wavelet transform is presented in this paper.The energy features extracted from MLAEP during anesthesia are classified with a BP neural network for estimating anesthesia depth.Experimental simulation results show that the method is effective.更多还原

【关键词】小波变换； MLAEP；特征提取； BP网络；
【Key words】 Wavelet transformation； MLAEP； Feature extraction； BP neural network；

【基金】国家自然科学基金资助项目(编号:69871010);桂林工学院青年扶持基金资助

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2003年20期

【分类号】TN911.7
【被引频次】5
【下载频次】124

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