去趋势波动分析在不同状态脑电信号中的应用-中国期刊网

摘要目的：验证去趋势波动分析法应用于脑电信号分析时的有效性。方法：使用去趋势波动分析算法分析不同状态下的脑电信号,把得到的标度指数值进行比较。结果：从心算状态、睁眼状态到闭目安静状态的标度指数越来越大,这表明从心算状态、睁眼状态到闭目安静状态下脑的动力学活性越来越低,并且在时间上具有长程相关性。结论：去趋势波动分析方法在探索不同脑功能状态下EEG的标度指数是否具有显著性差异有一定的价值。

1周建芳;罗晓曙;胡叶容. 脑电信号的样本熵分析.物理,2007-02.
2孙宇舸;李丽;叶柠;徐心和. 基于不同频率声音刺激的脑电信号分析方法研究.精密仪器及机械,2007-07.
3杨春宇;汪统岳;阳佩良;向奕妍. 不同LED照明环境下学生的脑电信号变化.电力电子与电力传动,2018-04.
4吴文淑1,吴烁1,顾家军1,唐琛慧1. 生物医学信号处理在脑电信号中的应用研究.临床医学,2021-01.
5薛松，耿晓中*（通讯作者），陈杨. 独立分量分析在脑电信号混合噪声分离中的应用.,2022-06.
6冯博,吕静,成思哲,郭虹,王梦雨,丁鹏,刘丛军,刘旭峰. 焦虑障碍高危人群脑电信号频域分析.医药卫生,2021-02.
7刘美丽陈大志李耀威刘元森戴启军. 基于脑电信号的助眠系统.文化科学,2019-08.
8洪俊,熊鲲,毛之奇. 癫痫治疗领域脑电信号分析应用及其研究进展.医药卫生,2022-12.
9马兰,周颖玥,吴缌萁,马艺嘉,王金金. 基于脑电信号的自动睡眠分期研究.建筑技术科学,2024-03.
10郑会忠;孙进生. 时频分析在局部放电信号分析中的应用.高等教育学,2007-04.

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