基于MATLAB的癫痫脑电时频分析：功率谱比较

"这篇文档是关于使用短时傅里叶变换进行癫痫脑电时频分析的课程设计报告，主要探讨了功率谱图在癫痫诊断中的应用。报告中展示了癫痫患者和正常人的脑电功率谱图，并通过MATLAB平台进行分析。" 在分析脑电图（EEG）数据时，功率谱图是一个重要的工具，它可以揭示信号在不同频率成分上的能量分布。在描述的资料中，提到了利用AR（自回归）模型来估计功率谱，这是一种统计建模方法，用于模拟信号的线性时不变特性。AR模型通过分析信号的历史值来预测未来的值，进而推断信号的频域特性。功率谱图通常以分贝（dB）/赫兹（Hz）为单位表示，显示每个频率分量相对于参考功率的相对强度。 文档中对比了癫痫患者与正常人的脑电功率谱，这有助于识别癫痫患者的异常脑电活动模式。例如，癫痫患者的功率谱可能显示出在某些特定频率上能量的异常增强，这可能是癫痫发作前兆或发作期间的特征。而正常人的功率谱则呈现出更为稳定和规律的模式。 在癫痫的诊断中，传统的依赖于医生视觉检查的方法存在耗时和主观性的局限。通过计算机辅助分析，如使用MATLAB平台进行短时傅里叶变换（STFT），可以快速地提取脑电信号的时频特性。STFT能同时提供信号在时间和频率上的信息，这对于检测短暂的脑电活动变化尤其有用，如癫痫发作的瞬间。 在本课程设计中，研究者选取了两名癫痫患者和两名正常人的脑电数据，对比了他们的功率谱图。癫痫患者1和2的数据分别对应于左颞和右颞癫痫，而正常人1和2的多段数据用于建立对比基准。通过对这些数据的分析，可以揭示癫痫患者与正常人在脑电活动模式上的差异，为癫痫的早期检测和更准确的诊断提供依据。 这篇报告探讨了使用功率谱图和MATLAB进行癫痫脑电分析的技术和潜在应用，强调了这种方法在改善癫痫诊断效率和准确性方面的价值。通过这样的时频分析，可以深入理解癫痫患者的脑电活动模式，进一步推动脑电图在神经科学研究和临床实践中的应用。