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癫痫脑电信号的奇异性研究 被引量:2

The Study of Singularity of Epileptic EEG
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摘要 基于小波变换模极大值在多尺度上的变化,研究了癫痫脑电的奇异性,并用Lipschitz指数来表征。提出了一种高阶统计的方法来研究癫痫脑电的高阶奇异谱特征,并和健康脑电进行比较。实验结果表明,癫痫脑电的Lipschitz指数和高阶奇异谱与健康脑电相比存在明显的差异,说明该方法对研究脑电是有效的。 The singularity of epileptic EEG is studied based on the variations of wavelet transform modulus maxima in multi-scales,which is represented by Lipschitz Exponent. A higher order statistic method is proposed for studing the characteristics of higher order singular spectrum of epileptic EEG , and with which the characteristics of normal EEG is compared. The results show that the Lipschitz Exponents and the singular spectra of epileptic EEGs are significantly different from that of normal EEGs, that indicates these methods are effective for studing the EEG.
作者 游荣义 陈忠
出处 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2004年第2期106-108,共3页 Chinese Journal of Medical Physics
基金 福建省自然科学基金计划资助项目批准号:C0310028 福建省教育厅重点项目(闽教2001高188)
关键词 癫痫脑电 小波变换 Lipschitz指数 高阶奇异谱 epileptic electroencephalogram (EEG) wavelet transform lipschitz exponent higher order singular spectrum
  • 相关文献

参考文献4

二级参考文献7

  • 1杨福生,信号的时间频率分析,1994年
  • 2秦前清,实用小波分析,1994年
  • 3吴之美(译),Microsoft Windows 3.1程序员参考大全.6,1993年
  • 4焦李成,神经网络的应用与实现,1993年
  • 5范植华,Windows 3.0 67个应用程序及库的剖析,1990年
  • 6团体著者,临床脑电图学讲义,1974年
  • 7A. C. K. Soong,C. I. J. M. Stuart. Evidence of chaotic dynamics underlying the human alpha-rhythm electroencephalogram[J] 1989,Biological Cybernetics(1):55~62

共引文献30

同被引文献28

引证文献2

二级引证文献2

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