StationPlot：用于癫痫发作检测的新型非平稳性量化工具

基于摘要分析。该研究针对动态时间序列的非平稳性表征问题，提出可视化工具 StationPlot，并基于凸包几何（convex hull geometry，CHG）构造描述非平稳性及变异程度的解析度量；其 EEG 应用对象是癫痫发作检测，而非 BCI 控制任务。 核心机制是利用 StationPlot 感兴趣区域（ROI）的非对称结构，在欧氏空间中刻画趋势平稳（trend-stationary，TS）与差分平稳（difference-stationary，DS）扰动，再提取几何特征作为判别描述符。相较于直接使用浅层信号特征，该方法的研究重点在于以几何结构呈现信号随时间变化的非平稳形态。摘要未提供 StationPlot 的具体构造、ROI 确定规则或各项 CHG 特征的数学定义。 作者报告，在 EEG 癫痫发作检测实验中，所提取的 CHG 特征呈现出优于既有浅层特征方法的分类表现，并使用方差分析（ANOVA）评估这些特征。摘要未给出具体数据集、被试数、分类器、评估指标或数值，因此无法判断提升幅度，也不能确认结论适用于被试内还是跨被试场景。 复现需核对 StationPlot 与几何特征的实现、EEG 预处理及分段方式、数据划分和基线设置；实验协议、消融及统计信息尚未验证。该摘要支持将其视为 EEG 癫痫发作检测的特征构造研究，不足以推出其对其他 EEG/BCI 任务的有效性。