基于F-Score特征选择的癫痫脑电信号识别方法

随着癫痫脑电信号自动检测算法研究地不断深入,需要处理的特征维度也不断增加,且冗余特征增大了算法的复杂度,导致算法性能下降.为此,提出一种基于F-Score特征选择的癫痫脑电信号识别方法.首先,从原始癫痫脑电信号数据集中提取特征,并计算每个特征的F-Score统计值;然后,根据分类模型的分类准确率,通过序列前向搜索方法,选择最优特征集;最后,利用支持向量机和逻辑回归分类模型进行实验,并与传统的特征降维方法PCA进行对比.实验结果表明,本文方法可有效降低特征矩阵的维数,提高算法运算效率.