基于小波与SVM的癫痫脑电信号分类研究与评价

本研究论文标题为"基于小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号分类 - 毕业设计（论文）2"，作者陈帅华在信息科学与技术学院自动化实验班自实1601班进行的研究。该论文主要关注的是癫痫疾病的诊断问题，癫痫不仅对患者身心健康造成严重影响，还带来经济和社会负担。研究者针对这一问题，采用小波变换和支持向量机这两种关键的信号处理和机器学习技术来进行深度分析。 论文的核心内容分为几个步骤：首先，作者从可靠的脑电数据集中获取数据，并对其进行预处理，这是数据分析的基础。接着，通过离散小波变换提取数据的标准差和样本熵特征，这两个指标反映了脑电信号的稳定性和复杂性。然后，分别使用支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）和决策树对这些特征进行分类，同时评估每个算法的分类准确率、灵敏度和特异度，以确定最佳分类性能。 此外，论文还探讨了特征融合的方法，即结合标准差和样本熵特征，以提高分类的精度。进一步，采用了集成学习中的stacking技术，整合支持向量机、KNN和决策树的结果，以实现更稳定的分类性能。整个过程中，作者不仅关注技术的实施，还对整体方案的可行性进行了深入分析，确保方法的实用性和有效性。 为了支持研究，论文引用了多篇相关文献，如唐颖莹等人关于中国癫痫诊断治疗的研究，盛晓欣等人基于随机森林的脑电数据分析，以及陈泽龙和谢康宁关于脑电信号分析分类的方法。这些文献为研究提供了理论基础和技术借鉴。 这篇毕业设计论文深入研究了如何利用小波变换和机器学习技术对癫痫脑电信号进行有效分类，旨在提升癫痫的早期诊断和管理，从而减轻患者的痛苦并改善生活质量。通过严谨的实验设计和详尽的数据分析，论文展示了作者对癫痫研究领域的理解和实际操作能力。