基于时频分析的长程脑电波癫痫检测系统的中期报告.docx

该【基于时频分析的长程脑电波癫痫检测系统的中期报告 】是由【niuwk】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于时频分析的长程脑电波癫痫检测系统的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于时频分析的长程脑电波癫痫检测系统的中期报告本研究的目标是开发一种基于时频分析技术的长程脑电波癫痫检测系统。本报告介绍了研究的开展情况和进展。一、研究背景癫痫是一种常见的神经系统疾病,它不仅会严重影响患者的健康,也给医生的治疗造成了很大的挑战。现有的癫痫检测系统一般采用传统的频域分析方法,无法准确地识别和分类脑电波。这会导致误报、漏报等问题。因此,本研究旨在开发一种更准确的脑电波癫痫检测系统,基于时频分析技术。二、,并将采集的数据存储在计算机中。我们采集了来自10名癫痫病人和10名健康人的数据,总共有100小时的脑电波信号。,以提高数据质量。具体来说,我们使用了小波去噪和带通滤波器进行处理。:时域特征和频域特征。时域特征包括平均能量、波幅、波幅比、复杂度等指标。频域特征包括功率谱密度、细节系数、多尺度熵等指标。我们使用了Python语言编写了特征提取程序。(SVM)来建立癫痫识别模型。我们使用了K折交叉验证方法来验证模型的准确性。我们比较了多种不同的特征提取方法和模型参数的组合,并选择了最优的组合来建立模型。三、研究进展目前,我们已经完成了数据采集、预处理和特征提取工作。我们已经成功地建立了基于时频分析的癫痫识别模型,并取得了较好的识别效果。我们将进一步完善模型,提高识别准确率,并开发一个完整的脑电波癫痫检测系统。