不同生理状态时脑电时间序列的三神复杂度计算比较

为了研究不同生理状态下的脑电复杂度变化特点，本文依照１９９４年徐京华等人应用的算法，对４种状态（安静睁眼、清醒闭目、浅度睡眠、深度睡眠）下的三种脑电复杂度（ＫＣ、Ｃ１、２）的变化规律进行了比较分析，ＫＣ与Ｃ１的变化相一致。从安静睁眼到清醒闭目到浅睡到深度睡眠，ＫＣ与Ｃ１值均依次下降。Ｃ２值的变化则与它们相反，尤其在深睡期显著升高。实验结果提示，复杂度可做为脑电时间序列的研究指标。

对脑电相关维数计算中有关参数的探讨

应用Ｇｒａｓｓｂｅｒｇｅｒ—Ｐｒｏｃａｃｉａａｌｇｏｒｉｔｈｍ算法，通过点列长度、时间延迟、嵌入维数等参数的变化，对人的８导脑电时间序列的相关维数值的影响进行了研究。结果表明不仅参数的选用是否合理对计算值影响很大，而且脑电信号不像是一个稳定的混沌吸引子，因此拟用相关维数作为一项客观指标来准确地表示大脑的不同功能状态，几乎是不可能的。