局部均值分解与迭代随机森林：癫痫脑电信号高效分类

本文主要探讨了"基于局部均值分解和迭代随机森林的脑电分类"这一主题，针对癫痫患者脑电信号的特殊性——非平稳性和非线性，提出了创新的信号处理和分析方法。脑电图（Electroencephalogram, EEG）是神经科学研究中常用的工具，对于癫痫等神经系统疾病的诊断具有重要意义。文章首先介绍了局部均值分解（Local Mean Decomposition, LMD），这是一种数据降维和特征提取的技术，它能够将复杂的脑电信号分解为多个相对简单的乘积函数分量和一个低维的残余信号。这种分解有助于减少噪声干扰，揭示信号的内在结构。 接下来，作者对这些分解后的分量进行了特征提取，这是机器学习模型构建的基础。他们采用了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest）以及迭代随机森林（Iterative Random Forest, IRF）这三种常见的分类算法进行脑电信号的分类。在这三种方法中，迭代随机森林被证明在分类准确率上优于前两者，显示出其在处理非线性、复杂数据集时的优越性能。 实验结果的对比和分析显示，通过结合局部均值分解和迭代随机森林，作者们开发出了一种有效且准确的脑电信号分类方法，这对于改善癫痫患者的诊断效率和生活质量具有实际价值。此外，这种方法的通用性和适应性使其有可能在其他领域，如神经科学研究或智能医疗设备中得到广泛应用。 关键词包括：脑电信号、特征提取、局部均值分解、迭代随机森林。文章的分类号为TP391（计算机技术一般性问题）和O29（神经生理学），文献标识码为A，表明其学术质量和可检索性。这篇论文为脑电信号处理领域的研究者提供了新的思路和技术，推动了该领域的发展。