摘要：癫痫疾病发作时,脑电(electroencephalogram,EEG)信号中含有大量的癫痫特征信息,癫痫EEG信号的提取识别和分类研究,对癫痫的预防和治疗具有重大的意义。我们采用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法对发作期、发作间期的EEG进行分解,计算分解后的主要本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量的波动指数、均值和样本熵值,并组成一组特征向量输入到极限学习机(extreme learning machine,ELM)内进行识别分类。实验结果表明,在需要较少训练样本下,ELM识别分类的准确率达到97%以上。

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