75、自动化癫痫强直 - 阵挛发作检测与水下油井实时传感路由协议研究

自动化癫痫强直 - 阵挛发作检测与水下油井实时传感路由协议研究

1. 自动化癫痫强直 - 阵挛发作检测

在癫痫发作检测领域，利用随机森林和快速傅里叶变换（FFT）算法实现自动化检测具有重要意义。

1.1 信号变换选择

对于脑电图（EEG）数据，信号变换是关键步骤。常见的变换有傅里叶变换和小波变换，在机器学习社区广泛应用。选择FFT而非离散小波变换（DWT）有其合理性。FFT是离散傅里叶变换（DFT）的快速衍生算法，而DWT的格型滤波器会导致频谱分辨率损失，降低分类准确性。并且，FFT的时间复杂度为O(N*log2(N))，DWT为O(N)，考虑到癫痫发作检测中快速响应的重要性，错过严重发作的风险远大于处理时间的节省，所以选择FFT。

1.2 随机森林算法

随机森林算法是一种集成学习方法，使用多个决策树作为个体学习器。决策树分类器（DTC）在机器学习系统中应用广泛，能将复杂信号和数据分类为简单规则，易于解释。随机森林在癫痫发作检测等时间序列信号数据中比单个学习器更具优势。它通过随机化多个决策树并聚合其预测结果得到平均分数，尤其适用于变量相对于观测值较多的情况。在本次研究中，使用Scikit learn库的标准框架，采用100个个体分类器进行分析，未调整其他参数，并使用混淆矩阵进行性能分析。

1.3 实验结果

实验使用Python 3.6代码实现，借助SciPy进行信号变换，Scikit Learn实现机器学习算法，pandas和numpy进行数据预处理。采用Scikit Learn的K折交叉验证（K = 10）对数据进行划分和洗牌，以减少学习过程中的偏差。通过召回率、精确率和准确率等指标评估