脑波分析

脑波分析是利用数学信号分析方法和计算机技术从脑电图（EEG）信号中提取信息。脑电波分析的目标是帮助研究人员更好地了解大脑；协助医生进行诊断和治疗选择；并促进脑机接口（BCI）技术。有许多方法可以粗略地对脑电波分析方法进行分类。如果使用数学模型来拟合采样的EEG信号，该方法可被归类为参数性的；否则，就是非参数性的。传统上，大多数脑波分析方法被分为四类：时域、频域、时频域和非线性方法。也有后来的方法，包括深度神经网络（DNN）。

频域分析，也被称为频谱分析，是最传统但xxx大和标准的脑电波分析方法之一。它通过使用统计学和傅里叶变换方法，使人们深入了解脑电波波形的频域所包含的信息。在所有的光谱方法中，功率谱分析是最常用的，因为功率谱反映了信号的 "频率内容 "或信号功率在频率上的分布。

有两种重要的时域脑波分析方法。线性预测和成分分析。一般来说，线性预测给出的估计值等于过去输出值与现在和过去输入值的线性组合。而成分分析是一种无监督的方法，其中数据集被映射到一个特征集。值得注意的是，时域方法中的参数完全是基于时间的，但它们也可以从功率谱的统计时刻中提取。因此，时域方法在物理时间解释和传统频谱分析之间建立了一座桥梁。此外，时域方法提供了一种通过基于时间的计算来在线测量基本信号属性的方法，与传统的频率分析相比，它需要的复杂设备较少。

小波变换是一种典型的时间-频率域方法，用于从瞬态生物信号中提取和表示属性。具体来说，通过对脑电图记录的小波分解，瞬态特征可以在时间和频率范围内被准确捕捉和定位。因此，小波变换就像一个数学显微镜，可以分析不同尺度的神经节律，研究大脑信号的小尺度震荡，而忽略其他尺度的贡献。除了小波变换，还有另一种突出的时间-频率方法，称为希尔伯特-黄变换，它可以将脑电信号分解为一组称为内在模式函数（IMF）的振荡成分，以捕捉瞬时频率数据。

自然界的许多现象是非线性和非平稳的，脑电图信号也是如此。这一特性给脑电图信号的解释增加了更多的复杂性，限制了线性方法（上文提到）。自从1985年Rapp和Bobloyantz这两位非线性脑电波分析的先驱发表了他们的xxx个成果以来，非线性动力系统理论，也被称为 "混沌理论"，已被广泛地应用于脑电波分析领域。为了进行非线性脑电波分析，研究人员使用了许多有用的非线性参数，如李亚普诺夫指数、相关维度以及近似熵和样本熵。

描述了使用人工神经网络（ANN）对脑电图（EEG）信号进行分类。在大多数情况下，EEG数据在进入神经网络之前需要用小波变换进行预处理。RNN（循环神经网络）曾经大量用于研究脑波分析的ANN实现。直到深度学习和CNN（卷积神经网络）的兴起，CNN方法成为最近使用深度学习的脑波分析研究中的新宠。通过对深度CNN的训练进行调整，以达到在数据集上具有竞争力的准确性，深度CNN呈现出卓越的解码性能。此外，大量的EEG数据作为ANN的输入，需要安全的存储和高计算资源进行实时处理。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于云的深度学习，用于实时分析大量的EEG数据。

脑波分析被广泛用于脑部疾病的诊断和评估。在癫痫发作领域，检测脑电图中的癫痫样放电是诊断癫痫的一个重要组成部分。对脑电图记录的仔细分析可以提供有价值的见解。