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癲癇是一種常見的精神疾病。通過分析EEG信號可以監控癲癇病人的狀態，在病人發病時及時地發現并且介入來保護病人的生命安全。在癲癇檢測研究中，如何獲得有效的特征和構建有效的分類器是癲癇檢測和識別的關鍵。為了獲得更妤的癲癇檢測效果，提岀了一種融合深度和淺層特征的多視角癲癇檢測算法。該算法首先使用FFT和WPD來獲取EEG信號頻域和時頻域的淺層特征;然后使用CNN網絡學習得到頻域和時頻域的深度特征;進一步使用多視角TSK模糊系統對淺層和深度特征進行分類模型的構建。實驗硏究表明，在EEG信號癲癇檢測方面，提岀的淺層特征和深度特征的效果與PCA、LDA等常用的特征提取方法相比均高出1%以上;使用融合深度特征和淺層特征的多視角癲癇檢測算法的分類效果比單視甪算法的檢測效釆均高出1%以上，比單視角算法的平均檢測效果高出5%以上。
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