DD-DWT与LLPR结合的癫痫脑电识别方法及其应用

"这篇论文提出了一种新的基于双密度离散小波变换（DD-DWT）和Log-Logistic参数回归（LLPR）的癫痫脑电自动识别方法，旨在解决现有EEG识别算法分类模式单一、普适性不强的问题。通过DD-DWT对滤波后的脑电信号进行6层分解，提取子频带系数的小波域能量波形，并利用LLPR模型计算尺度参数α和形状参数β来表征信号特征。然后，这些特征向量输入到遗传算法优化的支持向量机（SVM）中，以获得高精度的识别结果。在处理两种多模式脑电分类问题时，该方法的识别率分别达到了98.90%和97.75%，显示出优秀的分类性能和普适能力。" 本文是一篇关于脑电图（EEG）分析的论文研究，主要关注癫痫的自动识别技术。当前的EEG识别算法存在分类模式较为单一且普适性不足的挑战，为了改进这一状况，作者提出了一个创新的算法框架。该框架结合了双密度离散小波变换（DD-DWT）和Log-Logistic参数回归（LLPR）两种技术。 DD-DWT是一种小波分析方法，它能对信号进行多尺度分解，有效地提取信号的频率成分和时间局部特性。在癫痫脑电识别中，DD-DWT用于对预处理后的脑电信号进行6层分解，这有助于捕获信号在不同频段的能量分布情况。分解得到的子频带系数的小波域能量波形包含了丰富的信号特征信息。 Log-Logistic参数回归（LLPR）是一种统计建模方法，常用于处理生存分析和风险评估等问题。在本文中，LLPR被用来建立脑电信号的模型，通过计算尺度参数α和形状参数β，能够更好地描述和表征脑电信号的特征。这两个参数反映了信号的形态和变化趋势，进一步增强了特征的表达能力。 特征提取完成后，采用遗传算法（GA）优化的支持向量机（SVM）作为分类器。SVM是一种强大的监督学习模型，能够在高维空间中找到最优的决策边界，而GA则用于搜索SVM的最优参数，以提高模型的泛化能力。将DD-DWT和LLPR得到的特征向量输入到优化后的SVM，可以得到高精度的癫痫脑电识别结果。 实验结果表明，新提出的算法在处理两种不同的多模式脑电分类任务时，识别率分别达到了98.90%和97.75%，证明了该方法在实际应用中的高效性和广泛适用性。这种结合了DD-DWT和LLPR的识别方法对于解决多类脑电信号识别问题具有显著优势，展示了良好的分类性能和普适性，对未来的EEG分析和癫痫诊断研究提供了有价值的参考。