基于遗传编程的双通道信号分类

传统上，信号分类是一个需要信号先验知识的过程。人类专家决定从信号中提取哪些特征，并用作分类系统的输入。这一要求可能使专家遗漏信号中显著的未知信息而未包含在特征中。本文提出一种新方法，可在无任何人工参与下自动分析信号并提取特征。因此，无需关于待分类信号的先验知识。所提方法基于遗传编程，为测试该方法，已将其应用于一个知名的与癫痫相关的EEG数据库，该疾病困扰数百万人。如结果部分所示，获得了较高的分类准确率。