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基于Gabor小波-傳遞熵的腦-肌電信號(hào)同步耦合分析

發(fā)布時(shí)間:2021-03-29 18:52
  人體運(yùn)動(dòng)中腦電(EEG)信號(hào)和肌電(EMG)信號(hào)間的同步特征能夠反映皮層肌肉間功能耦合(FCMC)的關(guān)系。本文將Gabor小波和傳遞熵(TE)結(jié)合,提出一種新的方法(Gabor-TE)用以定量分析不同恒定握力下EEG-EMG信號(hào)間的非線性同步耦合特征及方向特性。本研究首先選取9名健康受試者在4種不同恒定握力下的EEG、EMG信號(hào),并以Gabor小波變換進(jìn)行局部分解;然后計(jì)算頻帶TE值并定義單位傳遞面積指標(biāo)(ATE),分析恒定握力下EEG-EMG信號(hào)的局部頻段同步特征及方向特性;最后探究EEG信號(hào)和EMG信號(hào)功率譜對(duì)Gabor-TE方法分析結(jié)果的影響。本文研究結(jié)果表明:恒定握力下,β頻段EEG→EMG方向TE值高于EMG→EEG方向,且隨握力水平增加EEG→EMG方向上β頻段ATE值降低;γ頻段TE值在EMG→EEG和EEG→EMG方向上的差異隨握力增加而呈現(xiàn)出一定的變化規(guī)律;EMG功率譜與特征頻段TE結(jié)果強(qiáng)相關(guān)。本文試驗(yàn)結(jié)果表明,Gabor-TE方法能定性、定量描述EEG-EMG信號(hào)在局部頻帶和信息傳遞上的非線性同步耦合特征,今后或可為研究運(yùn)動(dòng)控制及患者康復(fù)評(píng)價(jià)提供一定的理論依據(jù)。 

【文章來源】:生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2017,34(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】:7 頁

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于Gabor小波和格蘭杰因果的腦-肌電同步性分析[J]. 謝平,陳迎亞,張園園,鄒策,陳曉玲,張利泰.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[2]基于變分模態(tài)分解-傳遞熵的腦肌電信號(hào)耦合分析[J]. 謝平,楊芳梅,李欣欣,楊勇,陳曉玲,張利泰.  物理學(xué)報(bào). 2016(11)
[3]基于多尺度傳遞熵的腦肌電信號(hào)耦合分析[J]. 謝平,楊芳梅,陳曉玲,杜義浩,吳曉光.  物理學(xué)報(bào). 2015(24)
[4]基于格蘭杰因果性的行走狀態(tài)下腦肌電同步分析[J]. 牛小辰,陳曉玲,陳迎亞,吳曉光,杜義浩,謝平.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2014(06)
[5]中風(fēng)康復(fù)運(yùn)動(dòng)中腦電-肌電相干性分析[J]. 馬培培,陳迎亞,杜義浩,蘇玉萍,吳曉光,梁振虎,謝平.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2014(05)
[6]一種基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的癲癇腦電識(shí)別新方法[J]. 龐春穎,王小甜,孫曉琳.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2013(06)
[7]基于Gabor小波的浮選泡沫圖像紋理特征提取[J]. 劉金平,桂衛(wèi)華,牟學(xué)民,唐朝暉,李建奇.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2010(08)
[8]基于小波變換和盲信號(hào)分離的多通道肌電信號(hào)處理方法[J]. 羅志增,李文國.  電子學(xué)報(bào). 2009(04)
[9]一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的時(shí)頻分布及其在EEG分析中的應(yīng)用[J]. 李小兵,初孟,邱天爽,鮑海平.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2007(05)



本文編號(hào):3108013

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