基于小波包能量与熵特征和Real AdaBoost算法的癫痫脑电识别的任务书.docx

基于小波包能量与熵特征和RealAdaBoost算法的癫痫脑电识别的任务书
一、研究背景
癫痫是一种罕见的神经系统疾病，它会导致人们在生活中经历先兆、失神或痉挛的情况。癫痫的确切成因并不清楚，因此很难治愈。现代医学已经有了一些方法来缓解癫痫的症状，其中包括药物治疗和其他治疗方法，但对于某些持续发作的患者来说，这些方法并不总是有效的。因此，成像技术和信号分析已成为最受欢迎的癫痫控制方式之一。尽管脑电是被用来诊断癫痫的重要手段，但是根据我们知道的，不同的脑电振荡模式的分析是一项预测可靠性方面的挑战，因此，通过对特征提取和分类器运用的调查，我们可以确定哪些算法可以更好地预测癫痫。
二、研究目的
本文旨在提出一种有效的癫痫脑电识别方法，综合考虑小波包能量与熵特征与AdaBoost算法，借助此方法识别出癫痫的脑电信号，以促进癫痫进行早期预防，减少日后治疗的费用成本。
三、研究方法
1.小波包能量与熵特征
小波包分解是信号处理中的一种重要技术。应用于脑电信号中，可以将信号分为多个频带，不同频带内的特征不同、分布不同，通过逐级分解与合成，最终实现对原始信号的精细分析。小波包能量提取成为一种信号特征，并且很多的实验发现，癫痫脑电的能量比正常脑电差异显著。在脑电信号中，能量越高表示脑电信号越明显，对脑电信号快速处理有重要意义。
另一方面，通过分析信号的熵特征，可以确定信号的不规则性，因为癫痫患者的大脑信号通常是不规则的。因此，熵可以看作是一种语言的复杂性，是诊断脑电信号的一个非常有效的特征。
2.RealAdaboost算法
RealAdaboost算法是Adaboost算法的改进版，其目的是在分类器效率最优时，尽可能减少训练集错误率。RealAdaboost算法中的弱分类器使用RealAdaBoost算法，它是一种简单的线性分类器，可以在训练中选择正确分类的样本。
RealAdaBoost采用RBF核函数，对于样例间的距离有全局性等价的权数给予分类器训练过程中不同的重要程度，通过使用RealAdaboost算法，可以实现对样本分类的快速运算。此外，RealAdaBoost算法具有很好的统计效能。
四、研究预期结果
本研究的预期结果是实现对癫痫脑电信号的无监督分类，采用小波包能量与熵特征予以结合，然后再采用RealAdaBoost算法进行处理和分类。在成为一个有效的诊断工具的过程中，这一算法还需要进一步优化并集成到现代医学中。此外，我们还希望通过进一步的研究和实验确定这些特征与癫痫之间的关系，以及该算法的效率和实用性。