脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究

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脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究

肖毅, 陈善广, 韩东旭, 王春慧

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肖毅, 陈善广, 韩东旭, 王春慧. 脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

引用本文:

肖毅, 陈善广, 韩东旭, 王春慧. 脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

XIAO Yi, CHEN Shan-guang, HAN Dong-xu, WANG Chun-hui. EEG Complexity Method Based on Multiple Coarse-Grained Sequences[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

Citation:

XIAO Yi, CHEN Shan-guang, HAN Dong-xu, WANG Chun-hui. EEG Complexity Method Based on Multiple Coarse-Grained Sequences[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

1.
中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室北京海淀区 100194

基金项目:

国家973计划(2011CB711000);中国航天医学工程预先研究项目(2010SY5405010);国家自然科学基金青年基金(71201148);部级资助项目(HF2011ZB02，HF2011ZZA01)

作者简介:
肖毅(1981-)，男，博士，主要从事脑电信号处理、脑力负荷、认知建模、人机环境系统工程等方面的研究.

中图分类号: TP391

EEG Complexity Method Based on Multiple Coarse-Grained Sequences

1.
National Key Laboratory of Science and Technology on Human Factors Engineering,Astronaut Training and Research Center Haidian Beijing 100194

摘要: 为了准确地描述脑电信号的精细结构和复杂成分，提出了基于多重粗粒化的脑电信号复杂度方法。根据脑电信号幅值微弱，幅值跨越大，一定幅值范围的脑电具有特定认知和生理意义的脑电特性，采用多重赋值，可尽量保留对信号复杂结构的描述；基于统计学特点(以百分比为阈值)对已经归一化的信号划分幅值域，进行粗粒化，基于传统方法计算复杂度。该方法有效地克服了经典LZC复杂度不能描述脑电精细结构的不足。提出了当脑电信号在粗粒化后出现局部周期，且达到一定阈值后(如beta波或具有相似幅值特性的脑电信号达到一定阈值)，4重复杂度值小于10重复杂度值的假设，初步建立了脑电节律与多重LZC的联系。仿真计算和实际数据验证表明，多重LZC方法结果更准确、合理，而且能反映脑电节律成分特性。
- 假设 /
- 二重粗粒化 /
- 精细结构 /
- LZC复杂度 /
- 多重粗粒化
Abstract: In order to describe the fine structure and complexity of EEG components accurately, a EEG complexity method is proposed based on multiple coarse-grained EEG components. The coarse-grained thresholds of the method are selected based on the normalized statistics characters of the EEG. The complexity value is computed according to the formula of the classical LZC method. The simulation results based on the logistic map validate that the multiple LZC is much better than conventional methods and the trend of the LZC is much closer to the Lyapunov exponents. The method overcomes the defect of classical LZC complexity method, which cannot describe the fine structure of EEG characteristics effectively. Finally an assumption is proposed based on the results of the BCI IV EEG data, that is, the quadruple LZC is less than the decuple LZC when the EEG was partial periodicity and the period reached a certain threshold. The assumption is validated by the simulation data based on the EEG characters, a relationship between EEG rhythms and multiple LZC is established by which.
- assumption /
- decuple /
- fine structure /
- LZC complexity /
- multiple coarse-grained

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[2]	刘慧超, 王志君, 梁利平. 融合视频编码的低复杂度纹理自适应视频加密算法 . 电子科技大学学报, 2020, 49(5): 700-708. doi: 10.12178/1001-0548.2019291
[3]	高军峰, 司慧芳, 于晓琳, 顾凌云. 多导脑电复杂度特征的谎言测试研究 . 电子科技大学学报, 2017, 46(4): 636-640. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2017.04.026
[4]	冯兴乐, 梁中华, 路萍, 宋凡. 基于分段替换的低复杂度降低OFDM峰均比算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(1): 60-65. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.009
[5]	张润生, 康一丁, 张冠杰, 李艳斌. 基于非参数假设检验的拓扑推断算法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 764-768. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.023
[6]	曾凯, 佘堃. 基于多核粒化的模糊粗糙计算模型 . 电子科技大学学报, 2014, 43(5): 717-723. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.05.015
[7]	任洪敏, 刘晋. 软件体系结构交互动作精化研究 . 电子科技大学学报, 2013, 42(1): 137-143. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.01.028
[8]	何旭, 唐骞, 肖丽霞, 但黎琳, 肖悦, 李慧蕾. 低复杂度的空间调制IFDMA信号检测方法 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 334-337. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.003
[9]	汤永新, 余达太. 基于输入点复杂度的交互固有安全性度量 . 电子科技大学学报, 2012, 41(5): 787-791. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.05.027
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[12]	陈俊, 陈运, 吴震. 一类大集合p元低相关序列集的线性复杂度研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(3): 379-382. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.03.010
[13]	张健, 刘元安, 谢刚, 毛峻岭, 刘芳. 低复杂度的多用户MIMO下行链路块对角化算法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(5): 662-666. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.05.005
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[16]	姜小波, 陈杰, 仇玉林. 低功耗、低复杂度TURBO码实现研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(4): 481-483.
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脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

1. 中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室北京海淀区 100194

基金项目:

国家973计划(2011CB711000);中国航天医学工程预先研究项目(2010SY5405010);国家自然科学基金青年基金(71201148);部级资助项目(HF2011ZB02，HF2011ZZA01)

作者简介:
肖毅(1981-)，男，博士，主要从事脑电信号处理、脑力负荷、认知建模、人机环境系统工程等方面的研究.

收稿日期: 2011-01-18
修回日期: 2013-03-21
刊出日期: 2013-06-15

中图分类号: TP391

关键词:

摘要: 为了准确地描述脑电信号的精细结构和复杂成分，提出了基于多重粗粒化的脑电信号复杂度方法。根据脑电信号幅值微弱，幅值跨越大，一定幅值范围的脑电具有特定认知和生理意义的脑电特性，采用多重赋值，可尽量保留对信号复杂结构的描述；基于统计学特点(以百分比为阈值)对已经归一化的信号划分幅值域，进行粗粒化，基于传统方法计算复杂度。该方法有效地克服了经典LZC复杂度不能描述脑电精细结构的不足。提出了当脑电信号在粗粒化后出现局部周期，且达到一定阈值后(如beta波或具有相似幅值特性的脑电信号达到一定阈值)，4重复杂度值小于10重复杂度值的假设，初步建立了脑电节律与多重LZC的联系。仿真计算和实际数据验证表明，多重LZC方法结果更准确、合理，而且能反映脑电节律成分特性。

English Abstract

肖毅, 陈善广, 韩东旭, 王春慧. 脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

引用本文:

肖毅, 陈善广, 韩东旭, 王春慧. 脑电信号多重粗粒化复杂度分析方法研究[J]. 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

XIAO Yi, CHEN Shan-guang, HAN Dong-xu, WANG Chun-hui. EEG Complexity Method Based on Multiple Coarse-Grained Sequences[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

Citation:

XIAO Yi, CHEN Shan-guang, HAN Dong-xu, WANG Chun-hui. EEG Complexity Method Based on Multiple Coarse-Grained Sequences[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029

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