基于符号序列熵和詹森香农熵的脑电节律信号分析

发布时间：2022-10-21 14:03

　　人类的大脑活动时会产生电位的变化,脑电信号可以记录到这种变化,这是大脑神经细胞活动所产生的电信号在大脑皮层的总体反应。不同的年龄段、性格、职业和身体健康状况的人会产生不相同的脑电信号。由于脑电信号中包含着丰富的生理状态或病理状态信息,因此通过对不同状态下的脑电信号的研究分析,可以对临床脑电信号的生理状态或病理分析起到有价值的参考。本文主要从三个方面做了分析研究:首先:对少年与中年的脑电节律信号进行分析。本文通过运用多尺度符号序列熵（MSSE）分析不同年龄阶段的脑电节律信号。通过实验仿真及数值分析,MSSE算法对少年与中年两个不同年龄阶段的α波脑电节律信号的区分较为明显,并且可以证明随机噪声不会对对该算法造成影响。对于另外三种脑电节律信号δ波、θ波以及β波的区分度则不是很明显。这能够对脑电信号的临床分析与诊断起到辅助作用。其次:使用JSD算法对正常人和癫痫病人的脑电节律信号进行了仿真实验并进行了数值分析。通过独立样本T检验,我们可以发现JSD算法可以显著性的区分正常人和癫痫病人的α波脑电节律信号与β波脑电节律信号,正常人的脑电节律信号的复杂度大,癫痫病人的脑电节律信号复杂度小。对于另外两... 

【文章页数】：86 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 课题的研究背景
    1.2 课题研究现状及意义
    1.3 论文的研究内容及结构安排
第二章 脑电信号理论基础
    2.1 脑的解剖及功能
    2.2 脑电信号的理论基础
        2.2.1 脑电信号的来源及采集方法
        2.2.2 脑电图基本知识
        2.2.3 脑电信号的四种基本波形
    2.3 癫痫脑电基本知识介绍
        2.3.1 癫痫脑电概述
        2.3.2 癫痫的诊断
        2.3.3 复杂度概述
    2.4 本章小结
第三章 基于MSSE的少年与中年脑电节律信号分析
    3.1 少年与中年的脑电信号研究概述
    3.2 基于MSSE的脑电节律信号的算法分析
    3.3 基于MSSE的脑电节律信号的实验结果及数值分析
        3.3.1 实验条件
        3.3.2 数值分析
    3.4 本章小结
第四章 基于JSD的正常人和癫痫病人脑电节律信号分析
    4.1 詹森香农差熵
    4.2 基于JSD的脑电节律信号复杂度的算法分析
    4.3 基于JSD的脑电节律信号复杂度的实验结果及数值分析
        4.3.1 实验条件
        4.3.2 数值分析
    4.4 本章小结
第五章 基于LMCD的正常人和癫痫病人脑电节律信号分析
    5.1 LMC差熵
    5.2 基于LMCD的脑电节律信号复杂度的算法分析
    5.3 基于LMCD的脑电节律信号复杂度的实验结果及数值分析
        5.3.1 实验条件
        5.3.2 数值分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]分区复杂性在时间序列分析中的应用[J]. 李凌云,童勤业.  电子学报. 2000(12)
[2]生物电及其在医学中的应用[J]. 黄英,王成波.  中国局解手术学杂志. 2002(04)
[3]MATLAB软件工具箱简介[J]. 杨建强,罗先香.  水科学进展. 2001(02)
[4]符号化时间序列分析[J]. 张雨.  湘潭矿业学院学报. 2004(01)
[5]非线性动力学在脑神经系统研究中的应用[J]. 陈培昕,王晓敏,郭洋.  医疗卫生装备. 2003(02)
[6]生物电信号峰值测量方法与实现[J]. 汤黎明,刘铁兵,吴敏,凌刚,常本康.  中国医疗器械杂志. 2002(02)
[7]时间序列的符号化方法研究[J]. 向馗,蒋静坪.  模式识别与人工智能. 2007(02)
[8]在SPSS中利用均数和标准差做两独立样本t检验[J]. 申希平,丁建生,李娟生,刘小宁,李江红,米友军.  现代预防医学. 2007(21)
[9]基于近似熵和统计复杂度的交通流复杂性测度[J]. 刘峰涛,贺国光.  中国公路学报. 2007(04)
[10]Sign series entropy analysis of short-term heart rate variability[J]. BIAN ChunHua1, MA QianLi2?, SI JunFeng1, WU XuHui1, SHAO Jun3, NING XinBao1 ＆ WANG DongJin3 1 Key Laboratory of Modern Acoustics, Institute for Biomedical Electronic Engineering, Department of Electronic Science and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210093, China; 2 College of Geography and Biological Information, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China; 3 The Affiliated Drumtower Hospital of Nanjing University Medical School, Nanjing 210008, China.  Chinese Science Bulletin. 2009(24)

硕士论文
[1]脑电信号采集与处理系统设计[D]. 郭瑶.电子科技大学 2007



本文编号：3695784