不同精神状态下EEG序列复杂性研究

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

不同精神状态下EEG序列复杂性研究

胡晓, 尧德中

文章导航 > 电子科技大学学报 > 1999 > 28(3): 278-282

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

[1]	刘承鹏, 张蔺, 陈智, 李少谦. 下行协作NOMA系统中断概率分析与优化 . 电子科技大学学报, 2022, 51(5): 675-680. doi: 10.12178/1001-0548.2022103
[2]	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
[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
[5]	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 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 470-474. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.029
[6]	刘啸滨, 郭兵, 沈艳, 王继禾, 伍元胜. 嵌入式软件算法级功耗BP网络模型研究 . 电子科技大学学报, 2011, 40(6): 921-926. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.022
[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
[8]	管旭军, 芮国胜, 周旭, 张玉玲. 基于S-D分配的集中式多传感器不敏滤波算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(4): 542-545,569. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.04.014
[9]	李刚俊, 陈松明. 精密谐波传动系统的动态模型研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 742-746,773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.020
[10]	李凌, 张金香. 闭眼与开眼静息状态下脑电α波的差异研究 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 450-453. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.03.028
[11]	高学军, 李映辉, 高庆. 轮轨集总参数简化模型稳定性与分岔研究 . 电子科技大学学报, 2009, 38(3): 467-470. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.03.036
[12]	黄琦, 王州强, 张昌华. 基于Normal Form理论的电力系统3阶解析解 . 电子科技大学学报, 2009, 38(6): 957-961. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.06.013
[13]	王刚, 饶妮妮, 张瑛. 一种适用于远程医疗的水印算法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 140-142,157.
[14]	刘波, 韩春林, 何子述. 一种减小数字阵雷达非线性相关的方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(5): 869-871.
[15]	严中, 吕幼新, 姒强. 用GaAs FET实现宽带有源倍频链技术研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(4): 474-477.
[16]	黄炳华, 黄新民, 张驰. 电子网络振荡与稳定的基波分析法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 47-50.
[17]	邓兴成, 孙新德, 李贤. 空间光通信中位置敏感器件(PSD)的性能分析 . 电子科技大学学报, 1998, 27(5): 510-515.
[18]	陈玉生, 朱君范, 虞厥邦. 一种改进的非线性锁相环分析及仿真方法 . 电子科技大学学报, 1998, 27(1): 39-42.
[19]	钟守铭, 王毅. 具有时滞的非线性系统的k-全局稳定性 . 电子科技大学学报, 1997, 26(1): 94-98.
[20]	贾宇明, 杨邦朝. Ta/Al合金薄膜TCR的方差分析 . 电子科技大学学报, 1997, 26(4): 398-401.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 3406
HTML全文浏览量: 136
PDF下载量: 73
被引次数: 0

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.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

期刊在线

编辑办公

友情链接

电子科技大学

版权所有 © 《电子科技大学学报》编辑部

地址: 成都市建设北路二段四号电子科技大学主楼中350室电话: 028-83202308,83207559 Email: xuebao@uestc.edu.cn

本系统由北京仁和汇智信息技术有限公司开发