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脑电图是大脑信息过程的反映。 它记录了大脑活动中神经元的综合生物放电现象。 使用脑电图,不仅可以分析大脑的各种功能状态,还可以将其发送到临床实践中。 北京工业设计公司,北京产品设计公司,北京产品外观设计,产品结构设计公司,机器人结构设计,北京工业设计,北京产品设计,医疗产品设计,北京EMC产品设计,医疗产品结构设计,医疗产品机械设计,消费类产品设计|北京工业设计公司|北京产品设计右手设计|智能产品结构设计|机器人结构设计|医疗产品结构设计|工业设备产品设计|MEC产品设计|EMC结构设计在脑电图中也有非常重要的实用价值。 本文首先介绍并简要回顾了自动脑电图分析的各种方法。  --反向过滤--钳位判别法。 即利用自回归模型结合癫痫波形的特点,将脑电图的异常成分与背景活动区分开来。 自回归--逆滤波-钳位鉴别法 对模拟脑电图信号和四种不同类型的癫痫脑电图记录进行了实验。 结果表明,该方法在识别和定量分析癫痫脑电图方面是可行的。 在本文的讨论部分,不同的线性模型,模型的阶段测试统计量的长度,长记录脑电图的处理方法,预测滤波器谱的估计,脑电图记录的自适应分割是 简要讨论。
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