不同精神状态下EEG序列复杂性研究

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不同精神状态下EEG序列复杂性研究

胡晓, 尧德中

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胡晓, 尧德中. 不同精神状态下EEG序列复杂性研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 278-282.

引用本文:

胡晓, 尧德中. 不同精神状态下EEG序列复杂性研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 278-282.

Hu Xiao, Yao Dezhong. Study on Complexity of EEG Time Series Under Different Mental States[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 278-282.

Citation:

Hu Xiao, Yao Dezhong. Study on Complexity of EEG Time Series Under Different Mental States[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 278-282.

不同精神状态下EEG序列复杂性研究

胡晓,
尧德中

1.
电子科技大学自动化系成都 610054

基金项目:

国家教委霍英东青年基金;国家自然科学基金,39770215

作者简介:
胡晓男 24岁硕士生

中图分类号: R318.4

Study on Complexity of EEG Time Series Under Different Mental States

1.
Dept. of Automation,UEST of China Chengdu 610054

Funds:

The project supported by the Huo Yingdong Foundation for investingatior and the National Nature Science Founndation of China,No.39770215

摘要: 构造了与脑电的源熵相同的(0,1)分布随机序列,以及用白噪激励依据脑电构造出的AR模型而得到的AR序列来作为伪脑电信号。通过比较这三种序列的复杂度,证明了脑电远非随机信号,而是存在某种模式,这种模式可以由AR模型部分表示出来。在此基础上,对三种精神状态下的脑电序列的复杂度进行了双因素方差分析,结果表明复杂度可以显著地区分这三种状态。
- 脑电图 /
- 精神状态 /
- 非线性 /
- 复杂度 /
- 方差分析
Abstract: In this paper. two kinds of surrogate data are designed according to electroencephalography (EEG) data. They are a binomial random series with the same source entropy as that of EEG and an AR series that is the output of AR model constructed from EEG data and driven by white noise. Significant differences among the complexity of these three series show that BEG is far from being random and has certain pattern in it which can be partially modeled by AR. The complexity of EEG series recorded during three different mental states is computed and the result of two-way analysis of variance shows that the complexity can discriminate the three mental states significantly.
- electroencephalography /
- mental state /
- nonlinear /
- complexity /
- analysis of variance

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[3]	姚毅, 胡剑浩, 马上. 基于RNS的PAPR抑制方法的性能分析与比较 . 电子科技大学学报, 2014, 43(6): 801-806. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.06.001
[4]	陈永兴, 吴晓燕, 曾华. 基于HHT的仿真模型动态一致性方差分析方法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(4): 568-574. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.04.017
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[7]	詹鹏, 秦开宇, 蔡顺燕. 新的射频功放预失真线性化方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 676-681. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.008
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不同精神状态下EEG序列复杂性研究

胡晓,
尧德中

1. 电子科技大学自动化系成都 610054

基金项目:

国家教委霍英东青年基金;国家自然科学基金,39770215

作者简介:
胡晓男 24岁硕士生

收稿日期: 1998-10-27
修回日期: 1998-11-25
刊出日期: 1999-06-15

中图分类号: R318.4

关键词:

摘要: 构造了与脑电的源熵相同的(0,1)分布随机序列,以及用白噪激励依据脑电构造出的AR模型而得到的AR序列来作为伪脑电信号。通过比较这三种序列的复杂度,证明了脑电远非随机信号,而是存在某种模式,这种模式可以由AR模型部分表示出来。在此基础上,对三种精神状态下的脑电序列的复杂度进行了双因素方差分析,结果表明复杂度可以显著地区分这三种状态。

English Abstract

胡晓, 尧德中. 不同精神状态下EEG序列复杂性研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 278-282.

引用本文:

胡晓, 尧德中. 不同精神状态下EEG序列复杂性研究[J]. 电子科技大学学报, 1999, 28(3): 278-282.

Hu Xiao, Yao Dezhong. Study on Complexity of EEG Time Series Under Different Mental States[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 278-282.

Citation:

Hu Xiao, Yao Dezhong. Study on Complexity of EEG Time Series Under Different Mental States[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 1999, 28(3): 278-282.

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