多尺度熵算法研究进展及其在神经信号分析中的应用

发布时间：2021-01-25 10:18

　　脑神经电生理信号的内在特征变化能够反映脑功能的正常与否,因此有效的特征提取分析方法有利于脑功能异常的早期诊断与相关疾病的治疗。近年来的研究表明,神经电信号具有非线性和多尺度的特性。基于此,科研人员近来发展了适用于多尺度非线性信号分析的多尺度熵（MSE）算法,并在神经信息科学领域得到了广泛应用。本文对MSE算法的原理和特性进行了介绍,并进一步介绍了几种在实际应用中针对MSE算法的一些不足而提出的相关改进算法。然后,对MSE及其改进算法在疾病诊断、脑功能分析以及脑-机接口等方面的应用进行了综述。最后,对上述各算法在神经信号分析中面临的挑战及其可能的发展方向进行了探讨。 

【文章来源】：生物医学工程学杂志. 2020,37(03)北大核心

【文章页数】：8 页

【参考文献】：
期刊论文
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[8]改进的多尺度熵算法及其情感脑电特征提取性能分析[J]. 李昕,谢佳利,侯永捷,王金甲.  高技术通讯. 2015 (Z2)
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本文编号：2999057