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腦電信號的幾個非線性動力學(xué)分析方法 _

Several Nonlinear Dynamic Methods of EEG Signal Analysis

作者: 孟欣;  歐陽楷; 
單位:首都醫(yī)科大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系;
關(guān)鍵詞: Lorenz散點圖;  相關(guān)維數(shù);  復(fù)雜度;  Lyapunov指數(shù); 
分類號:
出版年·卷·期(頁碼):1997·1·3(135-140)
摘要:

作者討論了目前常用的幾個非線性動力學(xué)分析方法,包括Lorenz散點圖、分維數(shù)、復(fù)雜度、Lyapunov指數(shù)等,并將這些方法用于不同狀態(tài)的腦電信號(睡眠、癲癇及正常狀態(tài))的分析。結(jié)果表明,利用這些方法確能將腦電信號的一些狀態(tài)分開。

We discuss several nonlinear dynamic analysis methods, such as Lorenz plot, fractal dimension, complexity, and Lyapunov exponents. We analyzed EEG signals collected from normal persons, sleeping persons and patients having epileps with these methods. The results shows that these methods can help to distinguish the several EEG signals.

參考文獻(xiàn):

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