基于时频分析的长程脑电波癫痫检测系统的中期报告本项目旨在开发一种基于时频分析的长程脑电波（EEG）癫痫检测系统，可以实时、准确和可靠地检测癫痫发作，并提供及时的警报和有关的生理数据。经过前期的研究和实验，我们已经完成了系统的设计和实现，并进行了初步的测试和验证。系统设计主要涉及以下几个方面：1.脑电信号采集：使用一个带有多通道电极的EEG头环对患者的脑电信号进行实时采集，并将数据传输到计算机端进行处理。2.时频分析算法：选择高效的时频分析算法，对采集到的脑电信号进行处理，提取出脑电波的时频特征。3.癫痫检测算法：基于脑电波特征，开发一种高精度的癫痫检测算法，并在实时数据流中对脑电信号进行检测。4.警报机制和数据展示：当系统检测到癫痫发作时，自动触发警报机制，向警报接收者发送警报信息。同时，通过界面实时展示脑电信号和相关生理指标的趋势图和采样数据，方便医护人员进行更详细的分析和判断。经过初步测试和验证，系统已经可以实现对脑电信号的实时采集和处理，并成功提取出了脑电波的时频特征。我们将继续优化和完善癫痫检测算法，并进行大量测试和验证，以提高系统的准确性和可靠性。同时，我们还将进一步完善警报机制和数据展示功能，以满足更多的临床需求。