小波变换与SVM结合的癫痫脑电信号分类研究

"这篇毕业设计（论文）由陈帅华同学完成，研究主题是基于小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号分类。通过离散小波变换进行特征提取，选用SVM、KNN和DT三种机器学习算法进行分类，并使用集成学习中的stacking方法进行结果融合与评价。" 在癫痫脑电信号分析领域，这篇论文深入探讨了如何利用先进的信号处理技术和机器学习算法来提升分类效果。首先，离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）被用于脑电信号的特征提取。小波变换具有多分辨率分析的能力，可以有效地捕捉信号在不同频率成分上的变化，这对于脑电信号这种非平稳、复杂信号的分析尤为适用。论文中提到选择合适的小波基，以优化信号的分解，提取出对癫痫诊断有价值的特征，如标准差和样本熵。 其次，论文采用了三种常见的机器学习算法：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、K最近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）和决策树（Decision Tree, DT）进行分类。SVM是一种强大的分类工具，尤其在小样本数据集上表现优秀，通过构造最大边界来分离不同类别的样本。KNN则是基于实例的学习，通过找到最近的邻居来确定新样本的类别。而DT则通过构建一系列规则来做出决策，易于理解和解释。通过这些算法，论文对比了不同特征（标准差、样本熵、融合特征）下的分类性能。 此外，论文还运用了集成学习的stacking方法，这是一种提高模型预测性能的技术，它将多个基础模型的预测结果作为新数据的输入，训练一个元模型来进行最终的分类。这种方法可以充分利用各种算法的优势，降低过拟合风险，提升整体分类的准确性。 论文的主要任务包括数据预处理、特征提取、分类算法的应用以及结果的评价。作者通过准确率、灵敏度和特异度等指标对分类性能进行了评估，确保了研究的科学性和实用性。参考文献则涵盖了癫痫领域的最新研究，显示了作者对相关背景知识的广泛了解。 这篇毕业设计结合了信号处理技术与机器学习算法，为癫痫脑电信号的自动分类提供了一种有效的方法，有助于癫痫的早期诊断和病情监测，具有重要的临床应用价值。