癲癇是由多種病因導致的臨床綜合性疾病,是常見的神經系統(tǒng)疾病之一。全球有5000萬左右的癲癇患者,中國患病人數超過900萬,患病率約為5⁷‰。臨床上根據線上采集的腦電圖的特征對癲癇患者進行檢測,但是,由于這項工作的主觀性和隨機性,醫(yī)療工作人員在視覺檢查中對患者的腦電圖采取研究并且總結結論,這是不充分的。因此,采取信號處理和模式識別方法對腦電信號進行檢測從而減少主觀誤差和降低醫(yī)療工作者的工作強度,就顯得尤為重要。近幾年來,以信號處理和模式識別為基礎,越來越多的腦電信號處理方法被用作研究,由于腦電信號的自身特性以及技術局限性的特點,不同的方法總會出現這樣那樣的問題,進而導致腦電信號的提取和處理中存在噪聲、識別準確率低和評價指標較少的缺點。為了改善噪聲干擾、識別準確率低和評價指標較少等情況,本文首先采用巴特沃斯帶通濾波器對德國波恩大學實驗室所提供的癲癇腦電數據進行去噪預處理,然后分別選取三種不同方法對純凈的癲癇腦電信號進行特征值提取和分類,最后引入隨機森林算法評價指標對三種方法進行比較,得出評價效果。本文的研究工作主要分為以下幾個方面:1.為了解決數據源缺陷、采集不夠準確...

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1小波包分解示意圖

圖2.1小波包分解示意圖圖中AnS為低頻成分，DnS為高頻成分。小波包的優(yōu)勢在于可以將高頻部分的進行細并且得出相應結論，因此具有更強的分析能力。離散信號nx進行小波包變換[34]，如公式3.7、3.8、3.9所示：112(2)2()2(2)ppp....

圖3.1隨機森林生成森林過程示意圖

第3章基于隨機森林算法的癲癇腦電信號特征值分類研究機森林算法執(zhí)行上述的兩個步驟，可以得到特定條件下的隨機森林。然后最終通過大多數類的結果。簡言之，隨機森林算法主要就是兩大過程：生成森林和進行決林可由下圖表示：

圖3.2隨機森林進行決策過程示意圖

圖3.1隨機森林生成森林過程示意圖決策示意圖如下圖所示：

圖4.110-20系統(tǒng)電極安放示意圖

第4章癲癇腦電信號特征值提取與特征值分類實驗言章和第三章我們詳細介紹了癲癇腦電信號的幾種特征值提取方法和隨機森別介紹了基于小波變換、S變換和廣義S變換的癲癇腦電信號特征值提取方機森林算法的特征值分類方法。在2.3節(jié)中我們簡要介紹了基于三種算法的特征值提取方法，在....

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