期刊简介
本刊是山东生物医学工程学会等主办的，面向国内外公开发行的学术性期刊。主要栏目有研究论文、科研简报、文献综述、专题讲座、新产品评介、信息动态等。主要刊登人口器官、生物材料、生物力学、生物效应、生物电阻抗、生物信息与控制、生物医学测量、心脏起博与电生理、医学超声、血液净化、中医药工程、人工智能、医学图像与成像、介入医学工程技术、康复工程、组织工程、生物芯片、传感器等领域的文章。该刊面向广大医生、生物医学工程工作者等。本刊除注重论文质量外，最大特点是注重时效性、出版周期短，刊出时间为三个月以内。本刊于1982年创刊，是中国学术期刊、中国期刊网入编期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、中文科技期刊数据库收录期刊。
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- 杂志名称：生物医学工程研究杂志
- 主管单位：山东省科学技术协会
- 主办单位：山东生物医学工程学会 山东省医疗器械研究所 山东省千佛山医院
- 国际刊号：1672-6278
- 国内刊号：37-1413/R
- 出版周期：季刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：上海图书馆馆藏, 维普收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)
经验模式分解与代价敏感支持向量机在癫痫脑电信号分类中的应用
李冬梅；张洋；杨日东；陈子怡；田翔华；董楠；尔西丁·买买提；周毅
关键词：脑电信号, 癫痫, 经验模式分解, 代价敏感支持向量机, 参数寻优
摘要：提取出脑电信号中微弱征兆信息,可以更好地了解脑电信号的特征,但由于各类外界信号的相互混叠,信号呈现出非线性、非平稳性,因此脑电信号的提取是个难题.为此本研究提出了优于小波分解的经验模式分解(EMD)算法对脑电信号进行分解,提取主要IMF分量的特征值,随后采取代价敏感支持向量机(CSVM)进行分类,并对参数进行寻优.在对癫痫患者脑电信号研究的实验中,分类准确率均达到90%以上,验证了本方法的可行性.
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