【摘 要】
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脑电是研究脑科学最有用的手段之一,睡眠脑电中包含有很多的关于人体健康状况的信息.睡眠脑电分析的中心问题是睡眠的自动分期.目前睡眠脑电自动分期方法的主要局限是所提取
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脑电是研究脑科学最有用的手段之一,睡眠脑电中包含有很多的关于人体健康状况的信息.睡眠脑电分析的中心问题是睡眠的自动分期.目前睡眠脑电自动分期方法的主要局限是所提取的特征参数不能完全反映睡眠时候的脑电活动的特征.该论文的目的是研究使用新的参数刻划睡眠脑电的特征.该论文中提出了一种新的非线性参数:分段近似熵,来刻划睡眠脑电的非线性特征.它不但具有抗干扰,抗噪声和所需数据量少的优点,而且当它用作睡眠脑电分析的时候,它能够:1.减少个体间差异和个体内的差异;2.提供更多的关于睡眠的过渡状态的信息.通过计算实际睡眠数据的分段近似熵,并且运用一个k-阶剪辑近邻法分类器对这些参数进行睡眠分期,揭示了分段近似熵是一种用作低维的多状态的非线性系统的识别的有用参数.该论文提出了在睡眠脑电的时域,频域和非线性特征参数之外,还要研究其空间特征参数.
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