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針對癲癇腦電信號的檢測問題，提出一種基于可調(diào)Q因子小波變換和遷移學(xué)習(xí)的癲癇腦電信號檢測方法。首先，對EEG信號進行可調(diào)Q因子小波變換，并選擇能量差異較大的子帶進行部分重構(gòu)，重排重構(gòu)信號，將其表示為二維彩色圖像數(shù)據(jù);其次，通過對現(xiàn)有的癲癇發(fā)作自動檢測算法和深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)Ⅹ ception模型的分析，使用 Imagenet數(shù)據(jù)集分類的預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)進行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始仳，得到深度可分離卷積網(wǎng)絡(luò)Ⅹ ception的預(yù)訓(xùn)練模型;最后，利用遷移學(xué)習(xí)方法將 Xception模型的預(yù)訓(xùn)練結(jié)釆遷移至癲癇發(fā)作自動檢測任務(wù)。所提方法在BONN癲癇數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確度達(dá)到99.37%，敏感度達(dá)到100%，特異度達(dá)到98.48%，證明了該模型在癲癇發(fā)作自動檢測任務(wù)上具有良妤的泛化能力。與傳統(tǒng)檢測方法和其他深度學(xué)習(xí)方法相比，所提自動檢測方法達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率，避免了人工設(shè)計和提取特征的過程，具有較好的應(yīng)用價值。
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