基于改进相对转移熵和自适应模版符号转移熵的脑电信号分析-信号与信息处理专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名： 日期： 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文 档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索； 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名： 导师签名： 日期： 摘要 大脑皮层上分布着丰富的神经元，这些神经元经过剧烈或轻缓的活动将产生一系列生物 电信号，这种信号称为脑电信号，它始终存在于中枢神经系统中且是一种自发性的电位活动。 早在几年前生物电信号的分析已在生物医疗领域得到了一定的关注，对心电信号或脑电信号 的分析已在评估人体机能的状态方面具有了重要的意义，有些技术已在临床上得到一定的运 用，包含了大量的生理与病理信息的脑电信号也受到了越来越多的关注。 本论文主要做了以下三个方面的工作： 一、基于相对转移熵的癫痫脑电分析 论文结合相对熵和转移熵的优点，提出了一种新的相对转移熵方法。这一方法首先计算 正向序列转移概率与逆向序列转移概率，再计算两者的相对熵。应用此方法研究了正常脑电 与癫痫脑电的不可逆性，实验结果显示癫痫患者脑电信号的不可逆性明显小于健康人群脑电 信号的不可逆性。这说明相对转移熵可以作为一个检测物理过程不可逆程度的度量参数，应 用脑电信号区分病人是否患有癫痫疾病也将具有积极指导意义。 二、基于相对转移熵的多尺度熵分析 论文在提出的相对转移熵算法上采用了多尺度化方法分析白噪声与粉红色噪声、青少年 脑电与成人脑电及正常脑电与癫痫脑电这三类信号。研究结果表明，不同类型的时间信号变 化趋势不同，这说明多尺度的相对转移熵可以区分不同生理病理信号。 三、基于自适应模板法的符号转移熵分析 论文在原有的基于基本模板符号化的转移熵基础上，提出了一种新的符号化方法即基于 自适应模板符号化的转移熵。在应用此方法分析青少年脑电与成人脑电的实验中，结果表明 无论是青少年还是成年人，与原有的基本模板符号化方法相比，改进后的符号转移熵方法分 析得到的脑电信号耦合作用更显著，在捕捉信号中的动态信息或系统动力学复杂性的改变时 将具有更好的作用。 关键词：EEG,相对转移熵，多尺度，自适应模板 I Abstract The wealth of neurons distribute on cortex, after a violent or playful activity, these neurons can produce a series of biological signals which call electroencephalogram (EEG) signal. This signal exists in the central nervous system, and is a spontaneous electrical activity. Some years ago, the medical field had already paid attention to the analysis of biological signals. Some techniques have been applied to the clinical, including a large number of physiological and pathological information, EEG attracts widespread intention. This thesis was mainly focused on the following three aspects: Firstly, the relative transition entropy analysis of epilepsy electroencephalogram signal.Extracting the advantages of the relative entropy and the transfer entropy, Th