MATLAB平台上的癫痫脑电时频分析：短时傅里叶变换应用与特征比较

本篇文档主要介绍的是时频分析在癫痫脑电信号处理中的应用，特别是使用短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）的方法。STFT是一种强大的工具，它允许我们在时间和频率两个维度上同时分析信号，这对于理解脑电图（EEG）信号的复杂动态特性非常关键。 首先，传统的时间域或频域分析方法只能分别提供信号在单一维度上的特性，而时频分析则能够揭示信号在时间上的变化趋势和频率成分。短时傅里叶变换通过选择不同的时间窗（如矩形窗、汉宁窗和海明窗），将信号分割成多个短时段，然后对每个时间段进行傅里叶变换，从而获得时频信息。窗口的选择和宽度对分析结果有显著影响，它们决定了时间分辨率和频率分辨率，即分析的精细度。 在实验部分，作者选取了四名实验对象，包括两名癫痫患者和两名正常人，以T3和T4导联数据为例，通过MATLAB平台进行分析。研究的重点在于比较癫痫患者和正常人在功率谱图和时频能量谱图上的差异，以期发现癫痫发作时的特异特征。这种方法可以克服传统视觉检测法的局限性，如耗时长和主观性强的问题，通过计算机自动分析大大提高了诊断的效率和准确性。 通过对大量脑电数据的处理和比较，本研究旨在提供一种客观的、定量的方式来识别癫痫发作的特征，从而辅助医生进行更准确的诊断。这种基于时频分析的EEG信号处理技术在癫痫等神经科学领域具有重要的实际应用价值，有助于改善癫痫患者的诊疗效果和生活质量。