【摘 要】
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针对所有原始脑电信号都受到低频和尖峰噪声干扰的问题,提出了小波变换和独立分量分析相结合的去噪算法;对预处理后的脑电数据,进行小波熵、近似熵和复杂度这三种特征参数的
【机 构】
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上海理工大学医疗器械与食品学院,上海理工大学上海医疗器械高等专科学校
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针对所有原始脑电信号都受到低频和尖峰噪声干扰的问题,提出了小波变换和独立分量分析相结合的去噪算法;对预处理后的脑电数据,进行小波熵、近似熵和复杂度这三种特征参数的数值表征,并进一步通过特征参数的状态变化率来判断脑电信号的状态区分效果。麻醉与非麻醉的脑电数据处理结果表明,三种特征参数的状态变化率分别达到50.5%、21.6%和19.5%,其中小波熵的状态变化率最高,这些特征参数可作为基于脑电信号分析的麻醉深度量化研究的基础。
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