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基于FSWT和GBDT的癫痫脑电信号分类研究
基于FSWT和GBDT的癫痫脑电信号分类研究
摘要：
癫痫是一种常见的神经系统疾病，通过分析脑电信号可以实现对癫痫的诊断和治疗。本文提出了一种基于前向-后向小波变换（FSWT）和梯度提升决策树（GBDT）的癫痫脑电信号分类方法。首先，采用FSWT对原始脑电信号进行小波变换，提取不同频率的特征。然后，将提取的特征作为输入，构建GBDT分类模型，实现对癫痫脑电信号的分类。实验结果表明，所提出的方法在癫痫脑电信号分类中具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词：癫痫；脑电信号；前向-后向小波变换；梯度提升决策树；分类
1.引言
癫痫是一种常见的神经系统疾病，其特征为大脑中的神经元集群异常放电引起的意识障碍、感觉、运动和认知功能异常。对于癫痫的准确分类和诊断是进行治疗和管理的关键步骤。脑电信号作为一种无创的监测手段，被广泛应用于癫痫的诊断和治疗。
2.相关工作
过去的研究主要集中在提取脑电信号的时域和频域特征，并通过传统的机器学习方法进行分类。然而，这些方法在特征提取和分类过程中存在一些局限性，如特征选择困难、特征维度高、分类效果受限等。
3.方法
本文提出了一种基于FSWT和GBDT的癫痫脑电信号分类方法。具体步骤如下：
3.1数据预处理
首先，对原始脑电信号进行预处理，如去除基线漂移、降噪等。然后，将预处理后的信号分成若干段小波无重叠地带通信号。
3.2前向-后向小波变换
对每段小波带通信号进行FSWT，得到各个频率子带的小波系数矩阵。
3.3特征提取
从每个频率子带的小波系数矩阵中提取频域特征，如均值、方差、能量等。
3.4GBDT分类模型
将提取的特征作为输入，构建GBDT分类模型。GBDT是一种基于提升树的机器学习算法，通过迭代地拟合残差来构建一个强大的分类器。
4.实验与结果
本文使用公开的癫痫脑电信号数据集进行实验，对比了所提出方法和其他常用方法的分类准确率和鲁棒性。实验结果表明，所提出的方法在癫痫脑电信号分类中具有较高的准确率和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于FSWT和GBDT的癫痫脑电信号分类方法，通过利用FSWT提取频域特征，并使用GBDT构建分类模型，实现对癫痫脑电信号的准确分类。实验证明，所提出的方法具有较高的准确率和鲁棒性，可为癫痫的诊断和治疗提供有效的辅助手段。
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