[發明專利]一種基于復雜改進多尺度傳遞熵的腦肌電耦合分析方法有效
| 申請號： | 202010095062.0 | 申請日： | 2020-02-14 |
| 公開（公告）號： | CN111227830B | 公開（公告）日： | 2021-06-29 |
| 發明（設計）人： | 謝平;龐曉暉;陳曉玲;張園園;杜義浩;李小俚;郝瑩瑩 | 申請（專利權）人： | 燕山大學 |
| 主分類號： | A61B5/372 | 分類號： | A61B5/372;A61B5/397;A61B5/291;A61B5/296;A61B5/256 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 066004 河北省*** | 國省代碼： | 河北;13 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 復雜 改進 尺度 傳遞 腦肌電 耦合 分析 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種基于復雜改進多尺度傳遞熵的腦肌電耦合分析方法，其特征在于包括：
采集腦電信號和肌電信號、并對采集到的腦電信號和肌電信號分別去除基線漂移、溢出、眼動和工頻干擾；
對腦肌電信號間多尺度耦合特性進行分析：采用復雜改進粗粒化過程對腦電和肌電信號進行頻譜分解，分析腦電信號和肌電信號不同時頻尺度間的同步特性，定量描述腦肌間非線性耦合和信息傳遞特征；
對腦肌間非線性耦合和信息傳遞特征進行運動功能分析；
腦肌電信號間多尺度耦合特性的分析方法具體如下：
分別將腦電信號X和肌電信號Y通過復雜改進粗粒化分解為s個尺度，每個尺度進行k階粗粒化，信號在尺度為s時k階粗粒化過程表示為和依據如下公式計算：
式中，1≤j≤N-s+1,1≤k≤s，s是時間尺度，k是粗粒化階數；序列和分別表示k階粗粒化后的時間序列和中的元素，當時間尺度s＝1時，時間序列{x1}和{y1}分別為原始序列X和Y，
基于傳遞熵的定義構造到的復雜改進多尺度傳遞熵公式如下：
同理信號到的復雜改進多尺度傳遞熵的表達式為：
其中傳遞熵值越大則在此尺度上皮層肌肉耦合越強。
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