基于多變量符號轉(zhuǎn)移熵的生理電信號分析.pdf

1、生理電信號是人體各種生理參數(shù)的重要指標，在臨床治療和診斷中有重要的作用。復雜度理論已成為研究生理電信號的熱點，而符號轉(zhuǎn)移熵是一種反映系統(tǒng)混亂程度的非線性指標，在生理電信號特征提取的研究中發(fā)揮著越來越重要的作用。但是符號轉(zhuǎn)移熵一般都是用來衡量單個變量或者兩個變量之間的動力學特征及方向性信息，忽略了多個變量之間相互作用。
　　本文主要做了以下工作：
　　一、在原有的多變量轉(zhuǎn)移熵的基礎(chǔ)上提出了多變量符號轉(zhuǎn)移熵。由于傳統(tǒng)的符號動力學

2、使用的是靜態(tài)劃分的方式，雖然保留了動力學特征，但是時間序列的非平穩(wěn)特性受到了嚴重影響，因此對傳統(tǒng)時間序列靜態(tài)劃分方法做出了改進，即在原本就有的符號轉(zhuǎn)移熵的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性的將時間序列使用動態(tài)自適應分割的方式進行符號化。
　　二、應用多變量符號轉(zhuǎn)移熵算法對癲癇腦電以及注意力腦電進行分析，實驗中通過選取最佳導聯(lián)對和最佳數(shù)據(jù)長度來確定最終的多變量符號轉(zhuǎn)移熵值，實驗結(jié)果證明該算法能夠有效區(qū)分正常人以及癲癇病人，有效區(qū)分腦電中的計數(shù)狀態(tài)和閉眼