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小波包熵在脑电信号分析中的应用
被引量：
11
1
作者
沈民奋
黎展程
孙丽莎
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005年第1期48-53,共6页
为研究不同脑功能状态下脑电动态非线性特征 ,利用小波包变换的频率划分特性 ,对非平稳脑电信号进行节律提取 ,并计算相对小波能量 ,反映脑电节律间的相对能量关系。结合小波包熵分析脑电在不同大脑功能状态下的脑电复杂程度。实验结果...
为研究不同脑功能状态下脑电动态非线性特征 ,利用小波包变换的频率划分特性 ,对非平稳脑电信号进行节律提取 ,并计算相对小波能量 ,反映脑电节律间的相对能量关系。结合小波包熵分析脑电在不同大脑功能状态下的脑电复杂程度。实验结果表明 ,小波包分解能更精确地提取特定的脑电节律 ,小波包熵可以准确反映大脑活动的复杂程度。
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关键词
脑电信号
节律
脑功能状态
大脑功能
大脑活动
分析
实验结果
频率划分
小波包
非平稳信号
下载PDF
职称材料
一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究
被引量：
42
2
作者
王登
苗夺谦
王睿智
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期193-198,共6页
为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,...
为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,然后根据不同脑思维任务下左右半脑各导联间的差异性对各个导联对求取不对称率构成分类特征向量,最后利用SVM分类器对其进行分类.实验结果表明：相对于一般的小波包分解,最优小波包基和自回归特征抽取方法,该方法对5类不同脑思维任务的所有10种不同组合任务对的平均分类预测精度可以达到95.41%~99.65%.
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关键词
非平稳脑电信号
特征抽取
小波包分解
脑机接口
下载PDF
职称材料
基于小波包分解的时变脑电节律提取
被引量：
4
3
作者
许慰玲
黄静霞
沈民奋
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第1期28-31,共4页
研究从时变非平稳脑电信号中提取脑电动态节律的新方法。首先用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器以提取各种时变的脑电节律 ,研究临床脑电信号瞬时变化。在此基础上测试并分析两种不同功能状态下的脑电信号 ,并由此构造各种节律...
研究从时变非平稳脑电信号中提取脑电动态节律的新方法。首先用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器以提取各种时变的脑电节律 ,研究临床脑电信号瞬时变化。在此基础上测试并分析两种不同功能状态下的脑电信号 ,并由此构造各种节律的时变脑电地形图。实验结果表明 ,小波包分解可以有效提取脑电不同节律的动态特性 ,此方法也适用于分析其他生物医学信号。
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关键词
脑电图
脑电信号
时变脑电节律提取
小波包分解
傅立叶变换
下载PDF
职称材料
基于小波包分解的精神分裂症脑电信号分析
被引量：
4
4
作者
许慰玲
黄静霞
沈民奋
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2004年第2期35-40,共6页
本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论研究精神分裂症脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究精...
本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论研究精神分裂症脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究精神分裂症脑电信号各种节律的动态特性 ,文中对正常人和精神分裂症病人的临床脑电数据进行分析与比较 ,分析两组脑电信号各种节律的动态特性。实验结果表明 。
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关键词
小波包分解
非平稳脑电信号
精神分裂症
节律提取
背景节律
动态脑电图
信号分析
下载PDF
职称材料
基于小波包分解的不同状态下脑电信号分析
被引量：
1
5
作者
黄静霞
许慰玲
沈民奋
《北京生物医学工程》
2004年第1期47-50,共4页
本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论处理临床脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究不同...
本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论处理临床脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号各种节律的动态特性 ,文中对两组不同的临床脑电数据进行分析 ,比较两种状态下各种节律的动态特性。实验结果表明 ,利用小波包分解对脑电信号进行滤波 ,能够有效提取临床脑电不同节律的动态特性 。
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关键词
小波包分解
脑电信号
小波变换
信号分析
动态脑电地形图
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职称材料
题名
小波包熵在脑电信号分析中的应用
被引量：
11
1
作者
沈民奋
黎展程
孙丽莎
机构
汕头大学广东省数字信号与图像处理技术重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005年第1期48-53,共6页
基金
国家自然科学基金 ( 60 2 71 0 2 3 )资助项目
广东省自然科学基金 ( 0 2 1 2 64
3 2 0 2 5 )资助项目
文摘
为研究不同脑功能状态下脑电动态非线性特征 ,利用小波包变换的频率划分特性 ,对非平稳脑电信号进行节律提取 ,并计算相对小波能量 ,反映脑电节律间的相对能量关系。结合小波包熵分析脑电在不同大脑功能状态下的脑电复杂程度。实验结果表明 ,小波包分解能更精确地提取特定的脑电节律 ,小波包熵可以准确反映大脑活动的复杂程度。
关键词
脑电信号
节律
脑功能状态
大脑功能
大脑活动
分析
实验结果
频率划分
小波包
非平稳信号
Keywords
wavelet
packet
transform
entropy
rhythm
extraction
nonstationary
eeg
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R741.044 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究
被引量：
42
2
作者
王登
苗夺谦
王睿智
机构
同济大学计算机科学与技术系
同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期193-198,共6页
基金
国家自然科学基金(No.60970061
No.61075056
No.61103067)
文摘
为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,然后根据不同脑思维任务下左右半脑各导联间的差异性对各个导联对求取不对称率构成分类特征向量,最后利用SVM分类器对其进行分类.实验结果表明：相对于一般的小波包分解,最优小波包基和自回归特征抽取方法,该方法对5类不同脑思维任务的所有10种不同组合任务对的平均分类预测精度可以达到95.41%~99.65%.
关键词
非平稳脑电信号
特征抽取
小波包分解
脑机接口
Keywords
nonstationary
eeg
signal
feature
extraction
wavelet
packet
decomposition
brain-computer
interface
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于小波包分解的时变脑电节律提取
被引量：
4
3
作者
许慰玲
黄静霞
沈民奋
机构
汕头大学广东省数字图像处理重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
2004年第1期28-31,共4页
基金
国家自然科学基金 (60 2 71 0 2 3 )资助项目
广东省自然科学基金 (0 2 1 2 64)资助项目
文摘
研究从时变非平稳脑电信号中提取脑电动态节律的新方法。首先用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器以提取各种时变的脑电节律 ,研究临床脑电信号瞬时变化。在此基础上测试并分析两种不同功能状态下的脑电信号 ,并由此构造各种节律的时变脑电地形图。实验结果表明 ,小波包分解可以有效提取脑电不同节律的动态特性 ,此方法也适用于分析其他生物医学信号。
关键词
脑电图
脑电信号
时变脑电节律提取
小波包分解
傅立叶变换
Keywords
nonstationary
eeg
signal
wavelet
packet
decomposition
rhythm
detection
time-varying
electrical
brain
activity
mapping
(TVEBAM)
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
下载PDF
职称材料
题名
基于小波包分解的精神分裂症脑电信号分析
被引量：
4
4
作者
许慰玲
黄静霞
沈民奋
机构
汕头大学广东省数字图像处理重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2004年第2期35-40,共6页
基金
国家自然科学基金 ( 60 2 71 0 2 3 )
广东省自然科学基金重点项目 ( 0 2 1 2 64)资助项目
文摘
本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论研究精神分裂症脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究精神分裂症脑电信号各种节律的动态特性 ,文中对正常人和精神分裂症病人的临床脑电数据进行分析与比较 ,分析两组脑电信号各种节律的动态特性。实验结果表明 。
关键词
小波包分解
非平稳脑电信号
精神分裂症
节律提取
背景节律
动态脑电图
信号分析
Keywords
Wavelet
packet
decomposition,
nonstationary
eeg
signal,
schizophrenia,
rhythm
detection,
background
rhythm,
dynamic
electrical
brain
activity
mapping
(DBEAM).
分类号
R749.3 [医药卫生—神经病学与精神病学]
下载PDF
职称材料
题名
基于小波包分解的不同状态下脑电信号分析
被引量：
1
5
作者
黄静霞
许慰玲
沈民奋
机构
汕头大学广东省数字图象处理重点实验室
出处
《北京生物医学工程》
2004年第1期47-50,共4页
基金
国家自然科学基金 ( 60 2 710 2 3 )
广东省自然科学基金重点项目 ( 0 2 12 64 )资助
文摘
本文针对脑电信号的非平稳性 ,引入小波包分解理论处理临床脑电。根据脑电信号的不同节律特性 ,提出应用小波包分解构造不同频率特性的时变滤波器 ,提取脑电信号不同节律的动态特性 ,并由此构造各种节律的动态脑电地形图。为了研究不同脑功能状态下脑电信号各种节律的动态特性 ,文中对两组不同的临床脑电数据进行分析 ,比较两种状态下各种节律的动态特性。实验结果表明 ,利用小波包分解对脑电信号进行滤波 ,能够有效提取临床脑电不同节律的动态特性 。
关键词
小波包分解
脑电信号
小波变换
信号分析
动态脑电地形图
Keywords
Wavelet
transformation
Wavelet
packet
decomposition
nonstationary
eeg
signal
Rhythm
detection
Rynamic
electrical
brain
activity
mapping
(DBEAM)
分类号
R741.044 [医药卫生—神经病学与精神病学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波包熵在脑电信号分析中的应用
沈民奋
黎展程
孙丽莎
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005
11
下载PDF
职称材料
2
一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究
王登
苗夺谦
王睿智
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
42
下载PDF
职称材料
3
基于小波包分解的时变脑电节律提取
许慰玲
黄静霞
沈民奋
《数据采集与处理》
CSCD
2004
4
下载PDF
职称材料
4
基于小波包分解的精神分裂症脑电信号分析
许慰玲
黄静霞
沈民奋
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2004
4
下载PDF
职称材料
5
基于小波包分解的不同状态下脑电信号分析
黄静霞
许慰玲
沈民奋
《北京生物医学工程》
2004
1
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职称材料
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