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基于小波变换的动态脑电节律提取 总被引:10,自引:2,他引:8
针对脑电信号和其他医学信号的非平稳性,引入小波变换处理临床脑电信号的动态特性。根据脑电信号的不同节律特性,提出应用小波包变换构造不同频率特性的滤波器,提取脑电信号的4种节律,并由各种节律对应的小波系数构造动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号4种节律的动态特性,文中对两组不同临床脑电数据进行分析与比较,给出了有关的实际分析结果。实验结果表明,利用小波包分析的滤波特性,能够有效地反映临床脑电不同节律的动态特性,也为分析其他生物医学信号提供了一条新的途径。 相似文献
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头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据.针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析.实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.0129,0.0176])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.0246,0.0303]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制.对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标. 相似文献
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应用小波熵理论分析抑郁症患者和健康人在安静和心算任务下自发脑电信号的复杂度:分别采集10例抑郁症患者和10例正常人在安静闭目和闭眼心算连减两种状态下的16导联脑电信号;计算这四组脑电数据的小波熵,并进行对比和统计分析。结果表明,抑郁症患者和正常人自发脑电的小波熵有着显著的差异:(1)在相同状态下,抑郁症患者各导联脑电的小波熵大于正常人对应导联的小波熵;(2)对同一个人,安静闭目状态下各导联脑电的小波熵大于心算连减状态下对应导联的小波熵。结论可为抑郁症的诊断提供参考。 相似文献
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主要对基于小波包变换的谐波检测方法进行了探讨,通过MATLAB进行了编程仿真,从而确定这种检测方法的可行性和优越性。 相似文献
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为实时、准确识别司机疲劳驾驶行为响应状态,保护司机驾驶过程中的人身安全,研究基于小波能量熵的司机疲劳驾驶行为响应算法.通过匹配追踪算法匹配司机驾驶时的方向盘转向信号,基于稀疏分解对司机方向盘转向信号进行去噪处理,获取纯净的司机方向盘转向信号;基于小波能量熵对去噪后的司机方向盘转向信号进行小波多分辨分析,获取信号的小波能量熵值,通过能量熵测度得到方向盘的修正响应行为,识别司机疲劳驾驶行为响应状态.仿真分析得出,在S形、双道路两种道路工况中,所提算法对驾驶熟练度存在差异的司机驾驶行为响应状态识别结果和实际响应状态相符,识别耗时低于0.5s,且有效提升司机方向盘转向信号信噪比. 相似文献
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针对多类运动想象情况下存在的脑电信号识别正确率比较低的问题,提出了一种基于小波包特定频段的小波包方差,小波包熵和共同空间模式相结合的脑电信号特征提取的方法,并将特征向量输入到支持向量机中达到分类的目的;首先选择重要导联的脑电信号,进行特定频段的小波包去噪和分解;其次对通道优化的重要导联的每个通道信号计算小波包方差和小波包熵值作为特征向量;然后对所有重要导联的分解系数重构并进行共同空间模式特征提取;最后结合2种不同导联方式所获取的特征向量作为分类器的输入进行分类;采用BCI2005desc_IIIa中l1b数据进行验证,该算法的分类正确率最高达到88.75%,相对2种单一的提取方法分别提高28.27%和6.55%;结果表明该算法能够有效提取特征向量,进而改善多类识别正确率较低的问题。 相似文献
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Jian-Ping Liu Author Vitae Author Vitae Chong-Xun Zheng Author Vitae 《Applied ergonomics》2010,42(1):114-121
In this paper, the directed transfer function (DTF) method is used to characterize changes in the functional coupling of EEG rhythms in different brain cortical areas due to the mental fatigue caused by long-term cognitive tasks. There is a parietal-to-frontal functional coupling of the total (0.5-30 Hz) EEG frequency band in the right and middle brain cortical areas during the pre-task period, and an inversion of that direction, even a significant prevalence of the frontal-to-parietal direction, after the completion of the task. When mental fatigue levels increase, the parietal-to-frontal functional coupling of the alpha (8-12 Hz) frequency band is weakened, and the beta (13-30 Hz) frequency band changes from a balanced directionality of the functional cortical coupling to frontal-to-parietal functional coupling, whereas the frontal-to-center functional coupling of the total frequency band is enhanced in the right hemisphere, and the frontal-to-center functional coupling of the beta frequency band is heightened in the left hemisphere. Meanwhile, in the central cortical area, the middle-to-left functional coupling of the total, beta and alpha frequency bands increases significantly and the middle-to-right functional coupling of the total and beta frequency bands increases significantly after the task as compared to the pre-task period. These findings suggest that the functional coupling of the frontal, central and parietal brain cortical areas is strongly correlated with a change in mental fatigue levels in the wake-fatigue transition. The experimental results indicate that the DTF method can effectively explore the change of the direction and strength of the information flow underlying cortical-to-cortical functional coupling when mental fatigue is increased by long-term cognitive work. The DTF method may open a promising way to study mental fatigue. 相似文献
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模糊熵(Fuzzy entropy,FuzzyEn)是衡量时间序列在维数变化时产生新模式的概率,反映时间序列复杂性和无规则程度的参数指标.本文针对传统模糊熵算法只针对时间信号序列进行总体分析,忽略了瞬时信号变化的问题,提出了一种改进模糊熵的算法.算法将指数函数的宽度进行了优化设置,设置为0.15倍一阶差分时间序列的标准差,以此保证充分提取时间序列瞬时复杂性特征.与传统模糊熵相比,改进模糊熵包含更多时间模式信息.基于改进模糊熵结合锁相位算法,分析孤独症儿童脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂性与同步性,结果表明:孤独症(Autism spectrum disorders,ASD)前颞叶的脑电信号同步性下降、复杂性降低,具有显著性差异(P < 0.05). 相似文献
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利用小波包技术,根据脑电信号在不同睡眠状态下各脑电节律所占的成分不同,提出一种基于小波包能量谱的睡眠脑电分期方法。首先依据脑电信号各节律的频率特点选择好分解层数对信号进行小波包分解,再重构信号,提取出睡眠脑电信号的各节律;然后运用小波包能量谱计算各节律所占的能量比重;最后用3例脑电数据进行实验。实验结果表明,不同睡眠状态下各脑电节律所占比重不同,随着睡眠的深入,睡眠脑电节律θ和δ所占的能量比重增大,而节律α和β所占的比重在减少。因此,可以运用睡眠脑电信号中各节律所占的成分不同来区分不同的睡眠状态,并可作为睡眠分期的一个特征参数。 相似文献
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为了有效缓解不同受试者跨天试验间脑电信号差异对分类性能的影响,结合共空间模式和小波包分解算法,对12个受试者连续5天的脑电波数据进行空间滤波处理和时频域上小波包能量特征提取。采用Bagging tree、SVM、LDA和BLDA模型进行情感分类实验。实验结果表明,使用SVM和BLDA分类器对该算法提取的脑电特征进行两类情感分类的精度比目前最优的结果分别提高了4.4%和3.5%,有效地提高了跨天脑电情感分类的准确率和稳定性,对于开发鲁棒的情感脑-机接口应用具有一定价值。 相似文献
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Biogeography Based Optimization (BBO) algorithm is one of the nature-inspired optimization methods, based on the study of geographical distribution of species on earth. The present research work is based upon decomposition of human electroencephalograms (EEG) signal by Wavelet Packet Transform, computation of a complete feature set using statistical and non-statistical properties followed by optimal selection of features by BBO; the optimality criterion being classification rate. The stopping criterion for BBO is set to 100% correct classification rate. The proposed algorithm is novel in terms of TWSVM computing the Habitat Suitability Index (HSI) values for BBO, perfect classification rate, low computation time, and feature selection mechanism. The proposed scheme outperforms several previous results reported in literature in that it gives a feature subset which gives 100% classification accuracy for different classification instances. 相似文献
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基于能量熵的运动想象脑电信号分类 总被引:3,自引:0,他引:3
对脑电信号进行特征提取和分类是脑机接口研究的核心问题,利用不同运动想象脑电信号能量熵的变化,从能量熵中提取特征,利用自定义基于统计理论分类方法进行分类,结果均达到90%以上。 相似文献