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文獻(xiàn)中目前報導(dǎo)的腦電圖分段算法多是通過建立AR模型或?qū)?shù)據(jù)在滑動窗內(nèi)的某些統(tǒng)計特征與參考窗內(nèi)的相應(yīng)特征進(jìn)行比較。這類方法的共同缺點是:會形成檢測盲區(qū),而且檢測響應(yīng)有隋性,使得檢測不夠及時.確定出的邊界不很準(zhǔn)確。本文采用基于最小二乘的格形自適應(yīng)算法,以似然變量和各級反射系數(shù)的集合作為判斷平穩(wěn)性的檢測量,在一定程度上克服了上述缺點。計算機仿真計算及對實際腦電圖的分析結(jié)果證實了方法的有效性。