EEG非线性特征参数的研究

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.

关键词：脑信息处理、脑电图、关联维数、奇异谱、神经元群

所属期刊栏目：25

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研项目20010007016

在线出版日期：2007-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：611-614