Kaggle 癫痫检测挑战 解决方案。 卷积神经网络以一种糟糕的方式应用于原始 EEG 数据：来自不同通道的特征仅在隐藏层中组合。 描述了更好的解决方案。

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

脑电信号中的建模和新颖性检测 用于检测癫痫异常 癫痫病影响着全球约1％的人口，其中大多数生活在中低收入国家（LMIC）中。 癫痫病通常由人类解释器诊断，该解释器通过EEG记录进行读取。 在低收入和中等收入国家，被诊断为癫痫的人的主要障碍是脑电图的可及性有限和缺乏口译员。 McKenzie等。 （2017）描述了一项研究，研究是将便携式EEG扫描仪的数据发送到国外以供自愿者进行分析。 本文研究了如何通过使用新颖性检测来缩短手动解释EEG记录所花费的时间。 提出了预处理流程，并研究了两种检测新颖性的方法。 本文使用两个真实的EEG数据集来验证该过程。 第一个数据集来自波士顿儿童医院，包括带有癫痫发作的记录。 另一台使用便携式EEG扫描仪（SBS2）在几内亚记录，不包含标签。 首先使用标记的数据对方法进行分析和开发。 然后对来自SBS2的数据测试这些方法。 在预处理步骤中，通过对独立组件进行分

lpvg有限穿越可视图在脑癫痫信号方面的应用举例

癫痫脑电分类的课题在生物医学信号处理和机器学习领域很火。这个资源使用了美国儿童医院CHB-MIT数据集，所以首先你得先下载了这个数据集。太大了，资源放不下。 这个资源有癫痫分类的完整过程，包括从CHB-MIT数据集中取出数据，使用var做数据异常检验，利用低通滤波器和归一化函数对数据预处理，提取数据特征，构建1D-CNN卷积神经网络模型，利用数据训练模型，展示模型训练效果。 资源适合做这方面研究的同学，算是入门人工智能入门级的。

基于符号相对熵的癫痫异常脑电图分析

此数据集来自波恩大学的研究团队，是Andrzejak等人于2001年建立的，一直应用于癫痫病检测的研究中。数据集包含F、N、O、S、Z五类数据，每类数据包含单通道例子100个。 适合课题：癫痫自动检测、人工智能、数据分类、SVM训练、CNN训练、机器学习等等吧 适合人群：研究人员、学生或研究生 因为数据集大小有限，训练深度模型必须扩充样本数量。 本人研究生期间做的作业用到了这个数据集，公共数据集，欢迎下载！

mne学习教程代码，完整的脑电信号处理流程

采集癫痫小鼠模型在常态与致癫状态下的脑电信号以研究其癫痫脑电的自动分类。对经过噪声和伪迹消除预处理的脑电信号进行小波变换，获得不同频率子带的小波系数，对脑电信号及与癫痫特征波相关的小波系数提取相应的线性特征（标准差）和非线性特征（样本熵）；基于这些特征及其组合使用支持向量机分类器实现分类。实验发现基于小鼠脑电本身的标准差和样本熵的分类正确率分别为59.10%和58.00%；而融合各相关小波系数的标准差或样本熵，分类正确率分别达到86.60%和88.60%；融合全部相关小波系数的线性和非线性特征后分类正确率为99.80%。这些结果说明基于小波系数特征融合的分类算法性能有显著提升，能有效实现小鼠癫痫脑电的自动分类。

描述 用于此代码是2016年我的解决办法结束8日将在私人排行榜和它是基于公共排行榜和0.79074 AUC私人排行榜与0.80396 AUC分类决策树。 软件 Matlab 2014a 数据 我使用了train_and_test_data_labels_safe.csv中标记为安全的所有数据文件。 没有进行任何预处理。 特征 在每个频道的整个10分钟文件中计算功能，而不会分成任何较短的纪元。 我基本上从示例提交脚本中获取了所有功能，并根据我的直觉和有关此主题的一些文章添加了其他功能。 功能包括： 平均值，标准偏差，偏度，峰度，光谱边缘，香农熵（用于信号和Dyads），Hjorth参数，几种类型的分形维数 使用Morlet波的10尺度小波变换的奇异值 -0.5，+ 0.5秒间隔内通道之间的最大相关性，频域中通道之间的相关性，每个二进位级上通道功率谱之间的相关性 每个频道共有73个功能，只