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应用贝叶斯推理进行癫痫分类：基于贝叶斯模型和汉密尔顿马尔科夫采样的动态数据更新（Matlab开发）

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简介：
基于哈密顿马尔可夫采样的贝叶斯推理模型作为MEA信号动态信息的更新手段，在对不同发作模式的先验知识进行经验模式分解（EMD）和固有模式函数（IMF）分解后，在计算熵之后得出瞬时能量与频率，并根据可能的自由方法对其进行分类。为了深入探究发作间歇期的特征，在滤波器阈值设定为80Hz（波纹）与250Hz（快速波纹）的基础上分别提取HFO信号部分，并在持续时间至少为10ms的区间内捕获到9个以上尖峰的数量特征。

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