-
公开(公告)号：CN115813407B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211422724.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊阶跃向量波动的睡眠脑电分期方法，属于生理信号处理和特征提取领域，具体包括：获取长度为L的睡眠脑电序列X(t)，提取多维向量，构建睡眠脑电向量距离序列X'(t)；设定X'(t)的上升和下降双向阈值节点；选择睡眠脑电上升和下降向量距离的模糊转化函数；选取睡眠脑电的阶跃区间，设定向量距离转化方式；通过模糊阶跃转化的上升和下降向量距离序列进行睡眠脑电向量波动特征提取。本发明在阈值范围内采用模糊渐转化方式，后在特定向量距离区间内采用阶跃转化方式，并且对上升和下降睡眠脑电向量距离波动进行区分处理，可有效解决当前基于向量距离等状态分布的不足，进而提取更加全面的睡眠脑电信号向量距离波动特征。
-
公开(公告)号：CN117349684B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311643300.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于生理信号处理和统计学领域，公开了一种基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，包括：步骤1、首先对睡眠脑电信号进行多维向量重构，得到重构向量序列；步骤2、计算重构向量序列中的任意向量之间的距离；步骤3、将睡眠脑电的重构向量转化为幅度排列类型，生成对应的排列序列；步骤4、基于最大距离和步的排列类型的向量相似性判定；步骤5、根据统计睡眠脑电相同向量的数量，然后实现睡眠脑电概率分布的估计；步骤6、睡眠脑电的动态熵值复杂度dynEn计算。本发明可以实现睡眠脑电更加准确的概率估计以及相关统计参数的计算。
-
公开(公告)号：CN117349684A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311643300.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于生理信号处理和统计学领域，公开了一种基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，包括：步骤1、首先对睡眠脑电信号进行多维向量重构，得到重构向量序列；步骤2、计算重构向量序列中的任意向量之间的距离；步骤3、将睡眠脑电的重构向量转化为幅度排列类型，生成对应的排列序列；步骤4、基于最大距离和步的排列类型的向量相似性判定；步骤5、根据统计睡眠脑电相同向量的数量，然后实现睡眠脑电概率分布的估计；步骤6、睡眠脑电的动态熵值复杂度dynEn计算。本发明可以实现睡眠脑电更加准确的概率估计以及相关统计参数的计算。
-
公开(公告)号：CN115813407A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211422724.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊阶跃向量波动的睡眠脑电分期方法，属于生理信号处理和特征提取领域，具体包括：获取长度为L的睡眠脑电序列X(t)，提取多维向量，构建睡眠脑电向量距离序列X'(t)；设定X'(t)的上升和下降双向阈值节点；选择睡眠脑电上升和下降向量距离的模糊转化函数；选取睡眠脑电的阶跃区间，设定向量距离转化方式；通过模糊阶跃转化的上升和下降向量距离序列进行睡眠脑电向量波动特征提取。本发明在阈值范围内采用模糊渐转化方式，后在特定向量距离区间内采用阶跃转化方式，并且对上升和下降睡眠脑电向量距离波动进行区分处理，可有效解决当前基于向量距离等状态分布的不足，进而提取更加全面的睡眠脑电信号向量距离波动特征。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.018 seconds)
