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这个项目旨在利用CNN对CHB-MIT的脑电图数据进行分析，以预测癫痫发作。该项目由卡梅里诺大学计算机科学学士学位的一个小组完成，旨在复制Truong等人在论文中所得到的结果。他们提出的算法涉及创建数据的谱图，并将其与CNN模型结合使用来预测癫痫发作。有关数据集的详细信息可从该站点获取：https:

该数据集包含10名个体的脑电数据，其中5人健康，5人患有癫痫。数据被分为5个子集：F、S、N、Z、O，每个子集包含100个数据片段。每个数据片段持续23.6秒，采样频率为173.61Hz，共4097个数据点。数据为单通道，信号分辨率为12位。这些数据片段是从长程多通道EEG中手动剪切下来的，剪切过程