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摘要 — 自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种神经发育综合征，患者的社交互动、沟通技巧和情感表达能力下降。自闭症综合征可以通过脑电图 (EEG) 检测出来。本研究利用自闭症患者的脑电图来支持机器学习方案的分类研究，以获得最佳准确度。对脑电信号进行分类的最佳方法之一是线性判别分析 (LDA)，这是一种对自闭症和正常脑电信号进行分类的机器学习技术。之所以选择 LDA，是因为它可以通过利用类间和类内函数来最大化类间距离并最小化散射数量。该方法与其他方法相结合：独立成分分析 (ICA) 和离散小波变换 (DWT)，以提高准确度系统。ICA 可以去除脑信号以外的伪影或信号，这些伪影或信号可能会导致脑电信号中的噪声，因此分析的信号是完整的脑电信号，没有其他因素。DWT 可以帮助增加脑电信号中的噪声抑制，并通过频率和时间表示提供信号信息。脑电图数据集来自 16 名儿童（8 名自闭症儿童和 8 名正常儿童）。数据集中的信号使用 ICA 过滤伪影，通过 DWT 分解成三个级别，并使用线性判别分析 (LDA) 技术进行分类。使用混淆矩阵，结果显示最佳准确率为 99%。
所以 ICA 结果是 15985 个数据。...
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