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基于EEG信号的特征分析和分类研究的中期报告
一、研究背景
脑电图（EEG）是一种用于记录大脑神经元活动的非侵入性方法。由于其无创、高时空分辨率和实时性等特点，脑电信号在神经科学和医学领域被广泛应用。而对于脑电信号的分类和特征分析，则是脑机接口（BCI）技术、睡眠研究、癫痫诊断等方向中的重要问题。因此，本项目旨在研究基于EEG信号的特征分析和分类方法，探索其在脑机接口和神经疾病诊断等领域的应用。
二、研究内容
本项目主要研究内容包括EEG信号的特征提取、特征选择和分类模型构建。具体来说，我们将从以下几个方面入手：
1.特征提取方法：在提取EEG信号特征方面，我们将尝试常用的时频分析方法、小波变换等方法，并结合机器学习方法进行特征提取。
2.特征选择方法：我们将探索基于方差、相关系数、信息熵等方法进行特征选择，寻找最优特征子集，提高分类性能。
3.分类模型构建：我们将使用常见的分类器，如支持向量机、神经网络、决策树等，对EEG信号进行分类，并比较其性能。
三、中期进展
1.数据集整理：我们在公共EEG数据集中选取了常用的数据集，包括MI数据集、MAHNOB-HCI数据集等，以保证模型的广泛适用性。
2.特征提取方法：我们首先进行了时频分析，包括小波变换和时频谱分析，并进行了基于SVM的分类训练，取得了较好的分类结果。同时，我们还在尝试别的特征提取方法，如频域分析。
3.特征选择方法：我们在进行特征选择时采用了基于相关系数和信息熵的方法，并进行了比较，在MAHNOB-HCI数据集中得到了很好的表现。
四、下一步工作
1.完善特征提取和选择方法，提高分类性能。
2.引入深度学习模型，探索其在脑电信号分析中的应用。
3.在新数据集上进行验证，扩展模型应用范围。
4.完善论文，准备投稿。