基于短时傅里叶变换的癫痫脑电时频特性分析

"基于短时傅里叶变换的癫痫脑电时频分析" 本文是一份关于利用MATLAB平台进行癫痫脑电图（EEG）时频分析的课程设计报告，主要探讨了时域、频域和时频域分析方法在识别癫痫特征上的应用。报告详细描述了不同分析阶段的关键发现，并通过比较正常人与癫痫患者的脑电图数据，揭示了癫痫患者脑电活动的独特模式。 首先，4.1节讨论了时域分析。正常脑电图的幅值变化相对稳定，波形紧密，而癫痫脑电图的幅值偏离基线呈现出无序和稀疏的特征，这表明癫痫患者的脑部活动更为复杂和不稳定。 在4.2节的频域分析中，通过频谱图和功率谱图，发现癫痫患者的主要脑电能量集中在3-6Hz的δ和θ波段，而正常人的能量集中于8-13Hz的α波段。这意味着正常人的脑电活动频率更高，更有序，而癫痫患者的活动则偏向于低频，暗示其大脑活动异常。 接着，4.3节深入到时频分析。报告比较了不同窗函数（矩形窗、汉宁窗和海明窗）对短时傅里叶变换（STFT）的影响。矩形窗虽然具有较窄的主瓣，但旁瓣大，能量泄露严重；汉宁窗的旁瓣小且衰减快，改善了能量泄露问题；海明窗在主瓣宽度和旁瓣衰减之间找到了一个平衡，提供了最佳的时频分析效果。此外，通过比较不同窗口宽度，发现较窄的窗口提供更好的时间分辨率，而较宽的窗口则有助于提升频率分辨率。最终，选择窗口宽度为70时，能同时兼顾时间和频率的分辨率，达到最佳分析效果。 时频分析结果表明，癫痫患者的脑电信号能量集中在较低的频率，且在特定时刻的能量显著高于正常人，这进一步证实了癫痫患者脑部异常放电的现象。相比之下，正常人的脑电能量在不同时间段内相对稳定。 通过MATLAB实现的时频分析方法，可以有效地揭示癫痫患者脑电图的特征，辅助医生进行更准确的诊断，尤其是在面对大量脑电数据时，能够提高分析效率，减少对医生经验的依赖。这种方法对于理解和处理癫痫这类复杂疾病的诊断具有重要的实际意义。