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

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。