EEG非线性特征参数的研究

陈冬冰; 吴平东; 毕路拯; 韩巍; 王刚; 刘莹

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EEG非线性特征参数的研究

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脑电图(EEG)记录了神经元群的电活动,为脑信息处理特征的研究提供重要的信息.基于相空间重构思想的时间序列分维算法(G-P算法)提取EEG信号的特征参数,讨论了G-P算法的三个重要参数,即无标度域、嵌入维数和延时的确定规则,记录大脑在不同状态下的EEG信号并计算其关联维数.实验结果表明,EEG关联维数可以有效地区分大脑不同状态的特征,关联维数可以作为脑信息处理的非线性特征参数.

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来源
《北京生物医学工程》 |2006年第6期|611-614|共4页
作者
陈冬冰; 吴平东; 毕路拯; 韩巍; 王刚; 刘莹;
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作者单位

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

北京理工大学机械与车辆工程学院,北京,100081;

北京理工大学管理与经济学院,北京,100081;

北京理工大学管理与经济学院,北京,100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物信息、生物控制;
关键词
脑信息处理; 脑电图; 关联维数; 奇异谱; 神经元群;

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