EEG非线性特征参数的研究

• 作者: 刘莹 吴平东 毕路拯 王刚 陈冬冰 韩巍
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 脑信息处理 脑电图 关联维数 奇异谱 神经元群
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 611-614
• 页数: 4页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3079字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2006.06.014

摘要

脑电图(EEG)记录了神经元群的电活动,为脑信息处理特征的研究提供重要的信息.基于相空间重构思想的时间序列分维算法(G-P算法)提取EEG信号的特征参数,讨论了G-P算法的三个重要参数,即无标度域、嵌入维数和延时的确定规则,记录大脑在不同状态下的EEG信号并计算其关联维数.实验结果表明,EEG关联维数可以有效地区分大脑不同状态的特征,关联维数可以作为脑信息处理的非线性特征参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴平东	北京理工大学机械与车辆工程学院	106	1208	18.0	30.0
2	毕路拯	北京理工大学机械与车辆工程学院	18	128	6.0	10.0
3	刘莹	北京理工大学管理与经济学院	16	80	5.0	8.0
4	王刚	北京理工大学管理与经济学院	30	365	8.0	19.0
5	韩巍	北京理工大学机械与车辆工程学院	5	21	4.0	4.0
6	陈冬冰	北京理工大学机械与车辆工程学院	6	17	3.0	4.0