基于小波包能量与熵特征和RealAdaBoost算法的癫痫脑电精准识别研究

一、引言

1.1研究背景与意义

癫痫是一种常见的慢性脑部疾病，以脑神经元异常过度放电导致的突然、短暂、反复发作的中枢神经系统功能失常为特征。据统计，全球约有5000万癫痫患者，我国癫痫患者数量超过900万，且每年新增患者约40万，其中近一半为老年人。癫痫发作不仅给患者带来身体上的痛苦，还严重影响其生活质量，对患者家庭和社会造成沉重负担。

脑电图（EEG）作为癫痫诊断的重要工具，能够记录大脑的电活动，捕捉到癫痫患者发作时或发作间期的异常脑电波，如棘波、尖波等，这些异常波形是癫痫特征的电活动表现，对癫痫的