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基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文)
1
作者
龙飞
张道信
+1 位作者
范羚
吴小培
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第1期56-61,共6页
运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度的自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外本文采用ICA、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验...
运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度的自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外本文采用ICA、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验表明它们能有效地去除脑电中的一些生理干扰 。
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关键词
时窗复杂度序列
睡眠分期
睡眠脑电分析
特征提取
ICA
小波变换
脑状态信号
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职称材料
题名
基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文)
1
作者
龙飞
张道信
范羚
吴小培
机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2002年第1期56-61,共6页
基金
ThenaturalsciencefoundationofAnhuiprovince(0043214)
文摘
运用时窗复杂度序列来分析睡眠脑电 ,减少了非平稳性及状态空间的不均匀性造成的脑状态信息的丢失 ,在一定程度上克服了复杂度的自身的局限 ,有助于不同睡眠期状态特征的提取。另外本文采用ICA、小波变换等方法对脑电进行预处理 ,实验表明它们能有效地去除脑电中的一些生理干扰 。
关键词
时窗复杂度序列
睡眠分期
睡眠脑电分析
特征提取
ICA
小波变换
脑状态信号
Keywords
EEG
complexity sequence
sleep staging
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
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1
基于时窗复杂度序列的睡眠脑电分析(英文)
龙飞
张道信
范羚
吴小培
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2002
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