基于小波与SVM的癫痫脑电信号智能分类研究

本篇毕业设计论文聚焦于癫痫脑电信号的分类问题，其主题为"基于小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号分类"，作者陈帅华隶属于信息科学与技术学院自动化实验班自实1601。论文旨在通过深度研究解决癫痫对患者带来的多重影响，这是一个具有实际意义和挑战性的课题。 首先，作者明确了研究的诚信声明，强调所有成果均为独立完成，仅在必要时注明了引用的部分。设计论文的任务包括预处理癫痫脑电数据，利用离散小波变换提取标准差和样本熵等特征，然后对这些特征进行融合。研究采用了支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)和决策树三种机器学习算法，分别基于不同特征进行分类，并通过准确率、灵敏度和特异度等指标评估性能。此外，还尝试了集成学习中的stacking方法，融合多种分类策略，以期提高分类精度。 研究过程详细到具体步骤，如搜索并选择适合的数据集，对数据进行清洗和标准化，然后进行特征提取，选择小波变换来抓取信号的细节和频率特性。支持向量机作为核心算法被用于分类，同时对比了其他算法的效果。论文也包含了对整体方案可行性的分析，强调了选择适当数据集、特征选择和算法应用的重要性。 参考文献部分列举了多篇相关的学术研究，如关于中国癫痫现状的报告，以及基于随机森林和脑电数据的分析研究，还有利用小波系数特征融合进行脑电信号分类的方法。这些引用为论文提供了理论依据和技术支撑。 这篇毕业设计不仅关注了理论模型的构建，还强调了实践操作和实际应用，通过严谨的实验设计和数据分析，展示了如何运用现代信息技术手段来辅助癫痫的早期识别和分类，从而为癫痫患者的管理和治疗提供可能的改进方案。这是一篇结合理论与实践，深入探讨癫痫脑电信号处理与分类的有价值的研究作品。