德国波恩大学癫痫 EEG 数据预处理

### 波恩大学癫痫EEG数据预处理方法 对于波恩大学癫痫EEG数据集的预处理，通常涉及多个步骤来确保数据适合后续分析和机器学习模型训练。以下是详细的预处理流程： #### 数据读取与初步清理 首先需要加载原始`.dat`文件并转换成MATLAB或其他编程环境可操作的数据结构。由于这些数据已经过初步去噪处理[^4]，因此主要关注于如何进一步优化信号质量。 ```matlab load('your_file_path_here.dat'); % 加载 .dat 文件 data = double(data); % 转换为双精度浮点数数组以便计算 ``` #### 小波变换分解 采用多分辨率分析技术——离散小波变换(DWT)，可以有效分离不同频带内的信息。具体实现如下所示： ```matlab for i = 1:size(data, 3) signal_slice = data(:, :, i); [coefficients, levels] = wavedec(signal_slice, 6, 'db4'); approximations{i} = wrcoef('a', coefficients, levels, 'db4', 6); details_3{i} = wrcoef('d', coefficients, levels, 'db4', 3); details_4{i} = wrcoef('d', coefficients, levels, 'db4', 4); details_5{i} = wrcoef('d', coefficients, levels, 'db4', 5); details_6{i} = wrcoef('d', coefficients, levels, 'db4', 6); end ``` 这里选择了Daubechies 4作为母小波基底，并进行了六层的小波分解。通过这种方式可以从原始EEG记录中提取出delta (0.5–4 Hz), theta (4–8 Hz), alpha (8–12 Hz), beta (12–30 Hz) 和 gamma (>30 Hz) 频段的信息[^3]。 #### 特征工程 基于上述得到的不同层次细节系数，接下来要计算统计量如标准差、均值等作为特征向量的一部分。这有助于捕捉时间序列中的变化模式以及潜在异常情况的存在与否。 ```matlab features_matrix = []; for idx = 1:length(details_3) feature_vector = [ std(approximations{idx}), ... std(details_3{idx}), ... std(details_4{idx}), ... std(details_5{idx}), ... std(details_6{idx}) ]; features_matrix(idx, :) = feature_vector; end save('processed_features.mat', 'features_matrix'); ``` 此过程不仅限于简单的方差度量；还可以考虑其他高级指标比如能量比率、熵等等，视具体情况而定。 #### 结果保存 最后一步就是将经过处理后的特征矩阵存储下来供之后建模阶段调用。以上代码片段展示了如何利用MATLAB内置函数完成整个工作流。