这是墨尔本大学 AES/MathWorks/NIH 癫痫发作预测 ( https://www.kaggle.com/c/melbourne-university-seizure-prediction ) 的 MATLAB 解决方案。 它建立在之前 Kaggle 癫痫发作比赛 ( https://www.kaggle.com/c/seizure-prediction ) 的获胜解决方案 ( https://github.com/drewabbot/kaggle-seizure-prediction ) 上，使用 lassoGLM统计和机器学习工具箱中的模型。 压缩文件包含： 1.calculate_features.m——从iEEG样本值计算一组特征的函数2. step1_generate features -- 加载患者训练（和测试）iEEG 样本数据并计算特征的函数（使用函数calcul

cnn源码matlab去建立癫痫发作预测 该项目使用 CNN + LSTM 架构从 EEG 数据预测癫痫发作。 它将数据分类为 preictal(label = 1) 或 interictal (label = 0)。 可在此处找到用于该项目的数据： 。 该项目有两部分： 预处理： 预处理脚本使用小波变换对 EEG 信号进行去噪，降低采样频率并将 10 分钟片段分成 15 个时间序列。 项目的这部分是用 MATLAB 编写的。 该脚本位于 source/Preprocessing/Preprocess_data.m 下。 CNN + LSTM： 预处理完成后，将使用此数据训练 CNN + LSTM 模型。 架构如下图所示： source/DataGenerator.py 脚本是一个自定义类，用于将数据批量加载到内存中，而不是一次加载整个数据集。 有关该类的更多信息，请参阅脚本中的注释。 注意：要安装使用的 python 库： 下载此存储库。 使用以下命令安装依赖项：pip3 install -r requirements.txt（假设已经安装了 python3 和 pip） sourc

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MATLAB中癫痫发作预测的脑电数据处理和建模拟合。 在 Kaggle 和 Uni Melbourne 癫痫预测比赛中获得第三名 ( https://www.kaggle.com/c/melbourne-university-seizure-prediction )。 有关完整说明，请参阅https://github.com/garethjns/Kaggle-EEG

5类癫痫脑电数据，脑电数据是印度学家Varun Bajaj和Ram Bilas Pachori对正常人和癫痫病患者测试的数据。脑电信号数据由五个子集组成，分别为Z，O，N，F，S，每个脑电子集包含100个信道序列，每个信道持续时间为23.6秒,信号采样点是4097个数据点。

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癫痫是大脑神经元突发性异常放电导致大脑功能障碍的一种慢性疾病。癫痫发作的检测可以利用对脑电信号中的癫痫特征波——棘波的检测和分析来实现。提出了基于小波变换和模极大值法的棘波检测方法，对癫痫脑电信号在一定尺度内进行连续小波变换，应用模极大值算法及细化算法对脑电信号奇异点进行检测，得到奇异点的模极大值作为提取的棘波嫌疑点，再通过功率谱密度分析和空间曲面拟合筛选得到最终的棘波特征波，判断癫痫是否发作。实验验证，该算法检测效果较好，诊断准确率可达92.5%以上，为癫痫发作的检测提供了一种有参考价值的方法。

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一共五类数据，每类子文件下100个片段。每个片段4097个采样点