本文關(guān)鍵詞：基于小波熵的數(shù)學(xué)認知下的腦電信號特性研究

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【摘要】：為了區(qū)分正常人在數(shù)學(xué)認知刺激下的任務(wù)態(tài)和靜態(tài)的腦電信號的復(fù)雜度差異,研究不同難易程度的數(shù)學(xué)認知的腦電信號的特點。對10名正常受試者(右利手)的16導(dǎo)聯(lián)在安靜狀態(tài)下的自發(fā)腦電和數(shù)學(xué)認知刺激下的腦電信號進行小波熵分析。結(jié)果表明,安靜狀態(tài)下和任務(wù)狀態(tài)下的小波熵值有明顯不同,而且安靜狀態(tài)下的小波熵值要明顯高于數(shù)學(xué)認知任務(wù)下的小波熵值,而且在兩種不同難易程度的數(shù)學(xué)運算的認知刺激下,在難度低的數(shù)學(xué)認知刺激下的小波熵值要高于難度高的小波熵值。因此小波熵能夠?qū)φＨ四X的安靜狀態(tài)和思考狀態(tài)進行區(qū)分,同時能區(qū)分不同難易程度的數(shù)學(xué)認知任務(wù)下的腦電復(fù)雜度。
【作者單位】： 北京信息科技大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： EEG 小波熵 任務(wù)態(tài) 靜態(tài)
【分類號】：TN911.6
【正文快照】： 腦電信號是通過大腦表皮記錄到的大量神經(jīng)元細胞的活動總和,在神經(jīng)病理學(xué)領(lǐng)域,腦電信號通常被用來探索大腦的活動。許多研究報告表明,腦電信號的非線性分析方法與傳統(tǒng)方法相比可以提供更有效的信息。非線性分析方法將人腦看作是一個非線性系統(tǒng),并將腦電信號看作一個復(fù)雜的時間

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本文編號：835251