2016014016-自实1601-陈帅华-基于小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号分类-毕业设计（论文）1

本文探讨了基于小波变换和支持向量机(SVM)对癫痫脑电信号进行分类的毕业设计。设计的主要目的是通过对癫痫患者的脑电信号进行分析，利用机器学习算法进行特征提取和分类，以提高诊断效率和准确性。 文章涉及对脑电信号的预处理。对于波恩大学提供的癫痫脑电数据集，由于已经过滤波和伪迹消除，所以只需进行简单的分组处理。而CHB-MIT数据集则需要进一步的带通滤波，以消除电力线噪声，并进行通道选择和格式转换，确保数据质量。 在特征提取环节，作者采用了离散小波变换(DWT)。小波变换是一种多分辨率分析工具，能够同时捕捉信号的时域和频域信息。通过选择合适的小波基，可以对脑电信号进行多尺度分析，提取出具有诊断价值的特征，如标准差和样本熵。标准差衡量了信号的波动程度，样本熵则反映了信号的复杂性和不规则性，这些特征对于癫痫的检测至关重要。 接下来，文章使用了三种不同的机器学习算法进行分类：支持向量机、K最近邻(KNN)和决策树(DT)。SVM以其优秀的泛化能力和对非线性问题的处理能力而被广泛应用；KNN算法基于样本的相似性进行分类，简单且易于理解；而DT则是通过构建决策树模型来预测类别的方法。通过这三种算法，分别根据标准差特征、样本熵特征和融合特征进行分类，并利用准确率、灵敏度和特异度作为评估指标，以对比不同算法的性能。 此外，设计还引入了集成学习中的stacking方法，将SVM、KNN和DT的分类结果进行融合，进一步提升分类效果。通过比较单一模型和融合模型的表现，可以得出哪种方法对于癫痫脑电信号的分类更为有效。 整个设计涵盖了数据预处理、特征提取、分类算法的运用以及结果评价，全面展示了如何利用现代信号处理和机器学习技术处理复杂生物信号。通过这样的研究，可以为临床医生提供更准确的诊断工具，改善癫痫患者的诊疗过程。参考文献包括了癫痫诊断现状、脑电数据分析、小波特征融合等多个领域的研究成果，显示了作者对相关领域的广泛了解和深入研究。