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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Q因子小波變換和遷移學習的癲癇腦電信號檢測方法。首先，對EEG信號進行可調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，重排重構信號，將其表示為二維彩色圖像數據;其次，通過對現有的癲癇發作自動檢測算法和深度可分離卷積網絡Ⅹ ception模型的分析，使用 Imagenet數據集分類的預訓練模型參數進行網絡參數初始仳，得到深度可分離卷積網絡Ⅹ ception的預訓練模型;最后，利用遷移學習方法將 Xception模型的預訓練結釆遷移至癲癇發作自動檢測任務。所提方法在BONN癲癇數據集上的準確度達到99.37%，敏感度達到100%，特異度達到98.48%，證明了該模型在癲癇發作自動檢測任務上具有良妤的泛化能力。與傳統檢測方法和其他深度學習方法相比，所提自動檢測方法達到了較高的準確率，避免了人工設計和提取特征的過程，具有較好的應用價值。
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