OMG UAF V1英文版:癫痫脑电基线漂移去除与短时傅里叶分析在癫痫诊断中的应用
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更新于2024-08-07
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本篇论文主要探讨了在EEG信号处理领域中的一个重要问题——去除基线漂移,并应用到癫痫脑电数据分析中,利用统一架构框架(UAF)v1,特别是在MATLAB R2017软件环境下进行实验。文章以生物医学工程专业为背景,针对两名癫痫患者(分别患有左颞癫痫和右颞癫痫)以及两名正常人的脑电数据进行研究。
在实验材料部分,研究对象被分为两组对比分析:一组是癫痫患者1与正常人1,他们的T3导联数据各含有768个点;另一组是癫痫患者2与正常人2,对应的是T4导联,同样768点。正常人的脑电数据每个个体有三段,每段原始数据长度为4000点,实验中选取了正常人1的T3和正常人2的T4导联的768点进行分析。这些数据在Windows10系统下的MATLAB环境中进行预处理。
关键的预处理步骤之一是去除基线漂移,这是一种常见的脑电噪声源,可能由人体呼吸、传感器移动等因素引起,会对数据质量产生负面影响。去除基线漂移有助于提高数据的信噪比,确保后续分析的准确性。通过短时傅里叶变换(STFT),论文将对癫痫和正常人的脑电数据进行频域和时频分析,以便更好地理解它们在不同时间尺度上的特性差异。
研究的目标是利用计算机技术,通过MATLAB平台,不仅能够检测癫痫性脑电波,还能减少传统手动分析的耗时性和主观性,提高诊断效率。通过对癫痫患者和正常人脑电特征的对比,研究人员期望发现可能的模式或标志,以辅助医生做出更准确的诊断决策。
这篇论文结合了实际临床需求,运用现代信号处理技术,对癫痫脑电数据进行了深入分析,展示了去除基线漂移在EEG数据分析中的重要性,以及MATLAB在处理这类复杂数据集中的实用价值。
2019-08-29 上传
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liu伟鹏
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