本文關(guān)鍵詞： 腦電圖 移動方差化 多尺度熵　出處：《太原理工大學(xué)學(xué)報》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)的多尺度時間序列重構(gòu)方法無法完整地提取腦電圖EEG信號特征的問題,提出了一種新的多尺度時間序列重構(gòu)方法——移動方差化。將EEG信號使用移動方差化方法進行序列重構(gòu),進而在多個尺度上提取時間序列的2個特征值——樣本熵和方差熵。最后對所提取的特征值使用KS檢驗方法進行p值檢驗。實驗證明,利用移動方差化方法重構(gòu)的多個尺度上的時間序列對EEG信號進行特征提取,可以有效地區(qū)分癲癇患者發(fā)作間期與發(fā)作期的EEG信號,為之后利用EEG信號診斷判別精神疾病提供了依據(jù)。
[Abstract]:In order to solve the problem that the traditional multi-scale time series reconstruction method can not extract the features of EEG EEG signal completely, In this paper, a new multi-scale time series reconstruction method, moving variationalization, is proposed. The moving variance method is used to reconstruct the EEG signal. Then, two eigenvalues of time series, sample entropy and variance entropy, are extracted on multiple scales. Finally, the extracted eigenvalues are tested by using KS test method. In order to extract the features of EEG signal from the time series of multiple scales reconstructed by moving variance method, we can effectively distinguish the interictal and interictal EEG signals of epileptic patients. It provides a basis for the diagnosis and discrimination of mental illness by EEG signal.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目:抑郁癥EEG功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及異常特征分析研究(61472270);多模態(tài)腦功能復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法及應(yīng)用研究(61373101)
【分類號】：R741.044;O211.61

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本文編號：1551554