机构名称：
¥ 1.0
图2：随着机器学习和深度学习的出现以及其在医疗保健应用中的越来越普及的情况，与非癫痫发作的脑电图的间歇区域使主要对a）进行分类a）无用的癫痫发作和b）不同类型的癫痫发作，但在Ictal时期内完成了与SpikeS高频EEG信号相关的，这使得分类很简单。癫痫发作中有许多可用的作品。研究人员使用不同的预加工技术来提高准确性。在文献中，不同的数学模型用作预处理技术，例如经验模式分解（EMD），集合EMD，基于差异性的频率分布，基于高阶统计参数调整，基于离散小波的特征提取（DWT），复合多验分散熵等。[2-8]。对于不断增长的正确诊断需求，开发了各种算法[9]。用于段明智的癫痫发作分类传输功能方法
机器学习与人工智能的进步
主要关键词
相关文件推荐
