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频带能量与样本熵在注意力脑电信号中的对比研究
引用本文:吴欢,印想,官金安.频带能量与样本熵在注意力脑电信号中的对比研究[J].计算机与数字工程,2020,48(3):603-606,622.
作者姓名:吴欢  印想  官金安
作者单位:认知科学国家民委重点实验室 武汉 430074;认知科学国家民委重点实验室 武汉 430074;医学信息分析及肿瘤诊疗湖北省重点实验室 武汉 430074
基金项目:中央高校基本科研业务费专项;国家自然科学基金
摘    要:脑电波是一种复杂的生物电信号,可反应出大脑内部的活动及注意力等精神状态。基于此,论文设计了注意力相关的脑电实验,并完成了受试者脑电数据的采集,对所采集的脑电数据分别从以下两种角度进行研究:从时频分析的角度,采用db4小波基对原始脑电信号进行7层小波包分解,提取了β波/θ波能量占比作为特征量;从非线性动力学的角度,提取脑电信号的样本熵作为特征,并分别对各受试者进行注意力的分级研究。通过对比分析,结果表明两者都能从一定程度上表征注意力水平的状况,但样本熵对于多级注意力的区分度更好。

关 键 词:脑电  注意力  小波包分解  样本熵  频带能量

Comparative Research of Band Energy and Sample Entropy in Attention EEG Signals
Affiliation:(Key Laboratory of Cognitive Science of State Ethnic Affairs Commission,Wuhan 430074;Hubei Key Laboratory of Medical Information Analysis and Tumor Diagnosis&Treatment,Wuhan 430074)
Abstract:EEG is a complex bioelectrical signal,which can reflect the state of activity in the brain and the state of attention and mind. In this paper,three attention-related EEG experiments are designed,and the EEG data of 9 subjects is collected. These data are analyzed with wavelet packet decomposition and sample entropy algorithms. From the time-frequency perspective,we got the percentage ratio of beta wave energy is gotten to theta wave energy by using of 7-layer db4 wavelet. From the perspective of nonlinear dynamics,the sample entropy is calculated. By comparative analysis,results show that both can represent the state of attention level to some extent,but the sample entropy is better for discovering multi-level attention.
Keywords:EEG  attention  wavelet packet decomposition  sample entropy  band power
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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