基于Tsallis熵和近似熵的认知事件相关电位动态复杂度分析

提供了两种分析认知事件相关电位(ERP)复杂度动态变化的估计算法———时变Tsallis熵(ETsEn)和时变近似熵(EApEn),并将其应用于分析Stroop任务中ERP的动态复杂度.实验发现:ETsEn比EApEn能更好地反映不同刺激类型的ERP复杂度差异;EApEn比ETsEn能更准确地体现ERP复杂度随时间变化的规律.额区、中央区和顶区的ERP的ETsEn和EApEn在刺激前、刺激处理过程中、刺激处理后均有显著差异,即在刺激前熵较大且无明显变化,刺激处理过程中熵显著减小,刺激处理完成后熵恢复至刺激前状态,其变化的时序与行为数据基本一致.结果证明了时变的Tsallis熵和近似熵对动态复杂度从不同方面度量的有效性,为客观度量ERP的复杂度提供了新方法.