改进模糊熵算法及其在孤独症儿童脑电分析中的应用

• 作者: 孙小棋 康健楠 李昕 蔡二娟
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 脑电信号 孤独症 模糊熵 锁相位
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1672-1678
• 页数: 7页
• 字数: 5277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2018.c170334

摘要

模糊熵(Fuzzy entropy,FuzzyEn)是衡量时间序列在维数变化时产生新模式的概率,反映时间序列复杂性和无规则程度的参数指标.本文针对传统模糊熵算法只针对时间信号序列进行总体分析,忽略了瞬时信号变化的问题,提出了一种改进模糊熵的算法.算法将指数函数的宽度进行了优化设置,设置为0.15倍一阶差分时间序列的标准差,以此保证充分提取时间序列瞬时复杂性特征.与传统模糊熵相比,改进模糊熵包含更多时间模式信息.基于改进模糊熵结合锁相位算法,分析孤独症儿童脑电信号(Electroencephalogram,EEG)复杂性与同步性,结果表明:孤独症(Autism spectrum disorders,ASD)前颞叶的脑电信号同步性下降、复杂性降低,具有显著性差异(P<0.05).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李昕	燕山大学电气工程学院生物医学研究所	60	468	12.0	19.0
2	孙小棋	燕山大学电气工程学院生物医学研究所	3	3	1.0	1.0
3	蔡二娟	燕山大学电气工程学院生物医学研究所	2	3	1.0	1.0
4	康健楠	河北大学电子信息工程学院	6	20	2.0	4.0