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基于小波变换的麻醉监测诱发脑电信号分析的研究
被引量：
1
1
作者
张烈平
莫玮
《昆明理工大学学报（理工版）》
2003年第3期97-100,共4页
采用小波变换方法对麻醉监测脑电信号进行分析, 通过基于小波变换系数的奇异值分解构造特征向量的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...
采用小波变换方法对麻醉监测脑电信号进行分析, 通过基于小波变换系数的奇异值分解构造特征向量的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.
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关键词
小波变换
外科手术
中潜伏期
诱发
脑
电
听觉
诱发
脑
电
麻醉深度
麻醉监测
诱发
脑
电信号
分析
奇异值分解
特征提取法
特征聚类
人工神经网络
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职称材料
题名
基于小波变换的麻醉监测诱发脑电信号分析的研究
被引量：
1
1
作者
张烈平
莫玮
机构
桂林工学院电子与计算机系
中国电子技术标准化研究所
出处
《昆明理工大学学报（理工版）》
2003年第3期97-100,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(项目编号: 69871010)
桂林工学院青年扶持基金资助项目.
文摘
采用小波变换方法对麻醉监测脑电信号进行分析, 通过基于小波变换系数的奇异值分解构造特征向量的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.
关键词
小波变换
外科手术
中潜伏期
诱发
脑
电
听觉
诱发
脑
电
麻醉深度
麻醉监测
诱发
脑
电信号
分析
奇异值分解
特征提取法
特征聚类
人工神经网络
Keywords
wavelet transformation
MLAEP
SVD
feature extraction
BP neural network
分类号
R614 [医药卫生—麻醉学]
TN911.7 [医药卫生—外科学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换的麻醉监测诱发脑电信号分析的研究
张烈平
莫玮
《昆明理工大学学报（理工版）》
2003
1
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参考文献
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