基于改进的符号相对熵的脑电信号时间不可逆性研究

提出了一种新的使用过程的前向概率和后向概率计算符号相对熵, 并利用符号相对熵来估计熵产的方法. 该方法是基于熵增和过程不可逆特性关系的, 同时证明脑电信号具有时间不可逆特性, 而且该不可逆特性可以提供脑电信号的熵增信息. 最后应用该方法对青老年脑电信号进行数值计算及对比, 结果是老年人的平均能量损耗显著高于年轻人, 证明符号相对熵可以作为一个物理过程不可逆程度的度量参数, 这对脑电信号是否处于积极或平衡状态的诊断治疗具有积极的作用.     

基于多尺度传递熵的脑肌电信号耦合分析

神经运动控制中脑肌电同步特征可以反映皮层与肌肉之间的功能联系. 为定量研究脑电和肌电信号在不同时间尺度上的同步耦合特征, 提出多尺度传递熵方法实现静态握力输出下的脑肌电耦合分析: 对同步采集的头皮脑电信号(EEG) 和表面肌电信号(EMG)进行多尺度化, 计算不同尺度因子下EEG与EMG间的传递熵值, 获取不同耦合方向(EEG→EMG及EMG→EEG)上的非线性脑肌电耦合特征; 进一步计算功能频段下的显著性面积指标, 定量分析不同尺度下皮层肌肉功能耦合强度的差异. 分析结果显示, 静态握力输出时beta频段(15–35 Hz)皮层肌肉功能耦合特征显著, 且beta2频段(25–35 Hz)在不同尺度上EEG→EMG方向的耦合强度大于EMG→EEG方向, 耦合强度最大值和方向间耦合强度差异显著值均出现于较高时间尺度. 研究结果揭示: 皮层肌肉功能耦合具有双向性, 且耦合强度在不同时间尺度和不同功能频段上有所差异, 可利用多尺度传递熵定量刻画大脑皮层与肌肉之间的非线性同步特征及功能联系.     

不同物种间心电信号功率谱的对比分析

人体中的混沌对人体提供某种健康的适应性,它是生命在进化过程中选择适应的反映。那么混沌能否成为生物进化过程中的一个动力?为此进行了人和犬的心电信号的数据采集实验。通过对大量心电信号的功率谱分析,得出以下结论:(1)心电信号的功率谱分析反映了心脏的总体动态特征,它可能作为一种定量研究心电图的新方法进行心血管疾病的早期诊断;(2)在正常的生理状态下心脏的运动是混沌的,而在病理状态下则趋向有序;(3)基于人犬对比,首次提出这样的假设,即随着物种的进化,混沌性愈加显著。     

基于改进的符号转移熵的心脑电信号耦合研究

试图探究动力系统中的耦合关系一直以来都是国内外众多学者关注的热点,传统的时间序列符号化分析方法会使研究结果受序列非平稳性的严重影响,本文在原有转移熵的研究基础上,应用粗粒化提取,经过理论与实验的分析,发现心脑电信号耦合研究中的转移熵值在不同提取情况下对应不同的分布趋势,并选择效果最好的信号数据提取方法用在其后的应用分析中. 此外,对时间序列符号化方法提出改进,采用动态的自适应分割方法. 实验结果表明,无论清醒期还是睡眠期,改进的符号转移熵算法观测分析到的心脑电信号耦合作用更显著,能更好的捕捉到信号中的动态信息、系统动力学复杂性的改变,更利于医学临床实践应用中的检测,在分析非平稳的时间序列上具有更好的效果.关键词：心脑电信号粗粒化符号转移熵基本尺度     

改进的相对转移熵的癫痫脑电分析

脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动,是一种重要的生物电信号. 脑电信号是非常微弱的且是非线性的,脑电信号也具有时间不可逆性. 本文提出了一种新的基于正向序列转移概率与逆向序列转移概率的相对熵方法即相对转移熵方法,并应用此方法研究了正常脑电与癫痫脑电的不可逆性,实验结果显示癫痫患者的脑电信号的不可逆性明显小于正常人的脑电信号的不可逆性. 这说明改进的相对转移熵可以作为一个物理过程不可逆程度的度量参数,这使得应用脑电信号区分病人是否患有癫痫疾病具有积极指导意义.关键词：相对转移熵脑电信号符号化时间不可逆性     

基于虚拟开车环境的自闭症儿童脑电样本熵

自闭症谱系障碍是一种涉及感觉、情感、记忆、语言、智力、动作等认知功能和执行功能障碍的精神疾病. 本文从神经工效学角度出发, 用虚拟开车环境作为复杂多任务激励源将大脑系统与人体动作控制等有机地结合起来, 通过对脑电信号的滑动平均样本熵分析来探索自闭症儿童在虚拟开车环境中的脑活动特征. 研究发现不论是休息状态还是开车状态, 自闭症患者的滑动平均样本熵总体上低于健康者, 尤其在前额叶、颞叶、顶叶和枕叶功能区, 表明自闭症儿童的行为适应性较低. 不过, 自闭症患者的开车状态与健康受试者的休息状态比较接近, 表明虚拟开车环境或许有助于自闭症患者的干预治疗. 此外, 自闭症患者在颞叶区呈现显著性右半球优势性. 本研究为进一步深入开展自闭症疾病的机理研究及其诊断、评估和干预等研究提供一种新的研究思路.     

基于符号相对熵的心电信号时间不可逆性分析

心电图(ECG)信号的时间不可逆性能够反映出心脏的生理功能和健康状态.从短时ECG信号中探测时间不可逆性特征具有重要的现实意义. 文章提出符号相对熵方法(先进行符号化处理,再分别计算它们的时间不可逆性),研究了从MIT-BIH标准数据库中提取的正常窦性心律(normal sinus rhythm,NSR)、心室纤颤(ventricular fibrillation,VF)、心脏猝死(sudden cardiac death,SCD)三种信号.结果表明,这三种信号的时间不可逆性有所不同:NSR信号的时间不可关键词：心电信号相对熵时间不可逆性     

基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计

在神经科学研究领域,对大脑的观察主要来源于对脑电信号的收集与分析。当前对脑电信号收集的方法是通过专业脑电设备将信号收集保存,再由专业软件处理。由于这类仪器非常昂贵,系统体积也比较大,软件更新快,现在只能用在科学研究上,根本无法用于有规模的实验教学,更不可能一人一机。为此,提出了一种基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计方法,使脑电收集与分析可以广泛地应用于教学。该方法首先对脑电信号虚拟采集系统的硬件进行构造,然后以硬件构造为依据,利用AR模型功率谱估计对脑电信号进行特征提取,在特征提取过程中,对模型类型与模型系数算法以及模型最佳阶数进行分析,最后通过将二阶低通滤波器与二阶高通滤波器进行串联,形成4阶Bessel带通滤波器,实现脑电信号的滤波,并以脑电信号传输电路的设计完成脑电信号虚拟采集系统的设计。实验结果证明,所提方法可以快速地对脑电信号虚拟采集系统进行设计,并为该领域的研究发展提供支撑。#$NL关键词：LABVIEW;脑电信号;虚拟采集系统;     

脑电信号的样本熵分析

运用非线性动力学方法对癫痫患者与正常人的脑电数据进行分析。研究结果表明,癫痫患者发作期的样本熵值总体上低于正常人,并且癫痫患者在发作时的脑电样本熵值较发作前有明显降低,发作后又回到发前水平。这预示着样本熵可能为癫痫病的临床诊断提供一定的参考。同时通过实验验证,样本熵具有较好的一致性,且只需要较短的数据就能达到分析目的,是分析脑电信号的有利手段。     

基于符号化部分互信息熵的多参数生物电信号的耦合分析

提出了一种新的时间序列耦合信息分析方法–-基于部分互信息符号化部分互信息熵. 研究表明, 多参量的生物电信号各参量间具有耦合关系, 使用符号化的部分互信息能够很好地对生物电信号时间序列进行分析, 从而获得其耦合程度.应用该算法对生物电信号计算并进行假设检验, 结果表明清醒期的生物电信号耦合程度显著高于睡眠期, 证明符号化部分互信息可以用来分析时间序列间的耦合信息, 而且生物电信号的耦合程度可以作为度量一个物理过程是否处于活跃状态的参数, 未来可以应用于临床医学以及生物电传感器等领域.关键词：符号化部分互信息熵生物电信号耦合     

分形维数海豚哨声信号检测方法*

针对海豚哨声信号自动检测的问题,提出一种基于分形维数的自适应阈值海豚哨声信号检测方法。对待检测声信号计算盒分形维数,根据得到的盒分形维数特征值,通过模糊C均值聚类自适应确定检测阈值,实现海豚哨声信号的自动检测。文中对水池录制的海豚声信号进行了数据分析,利用哨声信号盒分形维数对哨声信号段与非信号段进行检测,并与基于谱熵的方法进行对比,获得了较高的检测率以及较低的虚警率,可以适用于海豚哨声信号的自动检测与分割。     

相空间中脑电近似熵和信息熵的计算

提出一种基于相空间重构脑电信号来计算脑电近似熵和信息熵的新方法．实验计算结果表明,癫痫患者脑电和正常人脑电的近似熵和信息熵随相空间嵌入维数的变化有明显的不同．     

室内直达与非直达环境无线传播综合信道建模

本文主要针对室内无线传播信道直达(line of sight, LOS)与非直达(no line of sight, NLOS)环境, 引入参考模型研究其建模设计及其相关统计特性. 文中提出了一种基于几何散射模型的综合改进室内参考信道模型, 假设将无限数量的散射体均匀分布在三维空间的一个二维(two dimensional, 2D)水平面上. 本文推导了电磁波达信号到达角(angle of arrival, AOA) 概率分布函数(probability density function, PDF)、多普勒功率谱密度(power spectral Density, PSD)、 时间自相关函数(autocorrelation function, ACF)的解析表达式, 并分析其重要参数对函数的影响. 此外, 本文还通过非现实参考模型提出了一种高效的SOC(Sum of Cisoids) 信道仿真模型, 同时提出了设计SOC信道仿真模型的两种有效参数计算方法, 并比较两者的计算性能. 仿真结果表明, 信道仿真模型的统计特性与参考模型相匹配, 即室内参考模型可以通过的SOC信道仿真模型来近似, 同时信道仿真模型可以很好的应用于评估室内无线通信系统的性能, 拓宽了室内无线信道建模的研究, 同时减少实现开支.     

基于向量变换的包裹相位场预处理与信息完整性探讨

针对包裹相位场在消除噪声的特别要求,提出了对包裹相位场预处理的向量滤波方法。理论分析了功率谱密度和向量变换的滤波思想。仿真实验研究了滤波模板的大小对滤波效果的影响,比较了在同样模板的选取下向量滤波方法与二次均值滤波法的滤波效果,分析了向量滤波方法与二次均值滤波法的功率谱密度分布。结果表明,相比二次均值滤波法,向量滤波法在降噪的同时,相位图依然清晰,它的功率谱密度分布没有明显变化,预处理后频谱信息的丢失远小于二次均值滤波。向量滤波法在提高信噪比的同时,信息的完整性得到较好保证。     

基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测

实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验结果表明,所提出的方法能够对正常、癫痫发作间期和癫痫发作期三种脑电信号进行准确分类,分类准确率为98.33%.