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為有效地檢測(cè)腦電圖（EEG）中的癲癇信號(hào)，設(shè)計(jì)一維局部三值模式（1D-LTP）算子提取信號(hào)特征，并結(jié)合主成分分析（PCA）和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）對(duì)特征進(jìn)行分類。通過1DLTP算子計(jì)算信號(hào)點(diǎn)的頂層模式和底層模式下的特征變換碼以準(zhǔn)確濾除干擾信號(hào)，并對(duì)變換碼直方圖PCA降維后采用ELM進(jìn)行分類，以10折交叉驗(yàn)證評(píng)估分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能有效識(shí)別在癲癇發(fā)作期的EEG信號(hào)，其準(zhǔn)確率可達(dá)99.79%。
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