脑电信号的识别一直是神经科学领域的研究热点，对于癫痫疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。本文将介绍基于小波变换特征结合多种算法实现癫痫脑电信号识别的方法，并提供相...

最新推荐文章于 2025-11-24 15:27:16 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/130591968
本文探讨了癫痫脑电信号识别的重要性和小波变换在特征提取中的作用，利用db5小波系数进行特征选择。通过BP神经网络、GRNN、PNN、RBF和KNN等五种机器学习算法进行分类，结果显示BP和PNN的准确率最高，为0.89，为早期癫痫诊断提供了有效方法。

脑电信号的识别一直是神经科学领域的研究热点，对于癫痫疾病的早期诊断和治疗具有重要意义。本文将介绍基于小波变换特征结合多种算法实现癫痫脑电信号识别的方法，并提供相应的 Matlab 源代码。

首先，在进行脑电信号识别前需要进行数据预处理，这里使用了小波变换来提取特征。小波变换是一种时间与频率分析方法，可以将信号分解为多个不同尺度的子带。在本文中，我们使用 db5 小波族进行分解，并选取第13级小波系数作为特征。

接着，我们使用 BP 神经网络、GRNN（广义回归神经网络）、PNN（概率神经网络）、RBF（径向基函数网络）和 KNN 等五种常见的机器学习算法对特征进行分类。其中，BP 神经网络是一种基于误差反向传播算法的前向人工神经网络；GRNN 是基于距离权重的回归神经网络模型；PNN 是一种基于贝叶斯公式和概率密度函数的分类器；RBF 神经网络使用径向基函数作为隐层神经元的激活函数；KNN 利用样本之间距离的度量来进行分类。

下面是具体的 Matlab 代码实现：

% 数据预处理
load('EEG.mat'); % 加载数据集
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7、基于随机采样和最小二乘支持向量机的癫痫脑电信号检测方法
10-28 13
本文提出了一种基于简单随机采样（SRS）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）的癫痫脑电信号检测方法。针对脑电数据规模大、非平稳性强、传统方法处理效率低的问题，引入SRS技术进行代表性样本抽取，有效压缩数据规模并避免采样偏差。通过从子样本中提取九个统计特征构建特征向量，并利用LS-SVM实现高效分类。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现出高敏感性、特异性和分类准确率，尤其在A组与E组对比中达到100%准确率，显著优于现有方法。该方法具有良好的应用前景，可用于癫痫的辅助诊断、长期监测及神经科学研究。
基于神经网络和小波变换的癫痫脑电诊断比较
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06-29 1526
论文研读Comparison of EEG based epilepsy diagnosis using neural networks and wavelet transform癫痫病是一种常见的精神疾病。本文中，创建一个单一的诊断癫痫的指令。包括两个步骤。首先，采用低通滤波器对数据进行预处理，设计3个不同频段的中通滤波器和多层神经网络;第二步，利用小波变换技术对数据进行处理。特别的是，本文提出了一种用于癫痫诊断的多层感知器神经网络分类器，该分类器需要正常数据和癫痫数据进行学习，但该分类器可以识别正常疾
Matlab 实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真项目源码及资料
10-27
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007利用癫痫脑电图数据检测癫痫发作和特征频率的深度卷积神经网络方法-2021
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10-22 1596
背景：脑电(EEG)结合深度学习计算方法诊断癫痫发作近年来备受关注。然而，到目前为止，深度学习技术在癫痫发作检测中的应用还没有得到有效的利用，原因是分类器设计不够优化，以及对时域信号的表示不正确。方法：在这项研究中，我们重点设计和评估了。
【癫痫检测】基于小波分析EEG实现癫痫发作信号检测附Matlab代码
matlab_dingdang的博客
03-20 934
癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征是反复发作的癫痫发作。脑电图 (EEG) 是诊断和监测癫痫发作的重要工具。本文提出了一种基于小波分析的 EEG 癫痫发作信号检测方法。该方法利用小波变换的时频分析特性，提取 EEG 信号中的特征信息，并使用机器学习算法对癫痫发作信号进行分类。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和灵敏度，可有效用于癫痫发作的自动检测。引言癫痫是一种以反复发作的癫痫发作为特征的神经系统疾病。癫痫发作是由大脑中异常神经元放电引起的，可表现为各种症状，如意识丧失、抽搐、行为异常等。
【癫痫检测】小波分析EEG信号癫痫发作检测【含Matlab源码 4025期】
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03-01 1230
小波分析EEG信号癫痫发作检测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
002基于小波的多类癫痫类型分类系统-2021
Crystalxxtt的博客
10-11 2100
癫痫是最常见的脑部疾病之一，影响着全球1%以上的人口。它的特点是反复发作，发作类型不同，治疗方法也不同。脑电图(EEG)通常用于医疗服务诊断癫痫及其类型。癫痫发作的准确识别有助于为患者提供最佳的治疗和准确的信息。然而，癫痫发作的手工诊断程序是费力和高度专业化的。此外，脑电图人工评价是一个专家之间具有较低的评价一致性的过程。本文提出了一种。我们在上评估了提出的技术，并根据使用总体f1评分与现有的最先进技术进行了性能比较。
013利用脑电信号自动检测和诊断癫痫发作的深度卷积神经网络-2017(800引用)
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基于开源EEG数据集开发癫痫识别计算机辅助诊断系统
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本文详述基于开源EEG数据集（TUH、CHB-MIT、Bonn）开发癫痫检测系统的全流程，涵盖数据预处理（去噪、分割、归一化）、多域特征提取（时域/频域/时频/非线性）、模型训练（传统ML与深度学习结合）及中国境内适配部署（阿里云/腾讯云/华为云）。强调数据清洗标准化、不平衡处理及临床合规性，通过混合部署（云端+边缘）实现低延迟实时检测，结合可解释性AI提升临床可信度，为癫痫辅助诊断提供完整技术方案。
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07-14
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癫痫是一种常见的慢性神经系统疾病，其诊断和监测通常依赖于脑电信号...此外，该研究的方法论可能对神经科学领域中其他脑电数据分析问题的解决具有潜在的启示作用，促进了生物医学工程和复杂网络研究的发展。
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本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
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4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
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下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
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