【摘要】：針對(duì)所有原始腦電信號(hào)都受到低頻和尖峰噪聲干擾的問(wèn)題,提出了小波變換和獨(dú)立分量分析相結(jié)合的去噪算法;對(duì)預(yù)處理后的腦電數(shù)據(jù),進(jìn)行小波熵、近似熵和復(fù)雜度這三種特征參數(shù)的數(shù)值表征,并進(jìn)一步通過(guò)特征參數(shù)的狀態(tài)變化率來(lái)判斷腦電信號(hào)的狀態(tài)區(qū)分效果。麻醉與非麻醉的腦電數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明,三種特征參數(shù)的狀態(tài)變化率分別達(dá)到50.5%、21.6%和19.5%,其中小波熵的狀態(tài)變化率最高,這些特征參數(shù)可作為基于腦電信號(hào)分析的麻醉深度量化研究的基礎(chǔ)。
[Abstract]:In order to solve the problem that all original EEG signals are interfered with low frequency and peak noise, a denoising algorithm based on wavelet transform and independent component analysis is proposed. The preprocessing EEG data are represented by wavelet entropy, approximate entropy and complexity, and the state differentiation effect of EEG signals is judged by the state change rate of characteristic parameters. The results of EEG data processing under anesthesia and non-anesthesia showed that the state change rates of the three characteristic parameters were 50.5%, 21.6% and 19.5%, respectively. Among them, the state change rate of wavelet entropy was the highest. These characteristic parameters can be used as the basis for quantitative study of anesthesia depth based on EEG analysis.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)醫(yī)療器械與食品學(xué)院;上海理工大學(xué)上海醫(yī)療器械高等專(zhuān)科學(xué)校;
【基金】：上海市教委科研創(chuàng)新項(xiàng)目資助(12YZ194) 上海市科委科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃項(xiàng)目資助(11441902400)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.4

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2507316