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

Inventor： 姚文坡 ,  杜庆艳 ,  白登选 ,  王琼 ,  乙万义 ,  吴声礅 ,  吴争 ,  仲从洲 ,  骆宇曼 ,  徐阳阳 ,  练熠阳 ,  戴加飞 ,  王俊

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/00

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：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

Inventor： 姚文坡 ,  杜庆艳 ,  白登选 ,  王琼 ,  乙万义 ,  吴声礅 ,  吴争 ,  仲从洲 ,  骆宇曼 ,  徐阳阳 ,  练熠阳 ,  戴加飞 ,  王俊

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/00

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：CN118965170A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411059949.9

申请日：2024-08-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 姚文坡 ,  苏铭源 ,  刘星宇 ,  吴朝义 ,  薛菲 ,  练熠阳 ,  范丰瑶 ,  王俊

IPC: G06F18/2415 ,  A61B5/024 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明属于生理信号处理领域，公开了一种基于模糊排列的生理信号时间不可逆分析方法，包括：步骤1、对生理信号序列进行空间向量重构，得到重构向量序列，并计算序列模糊转化的控制参数；步骤2、构建并优化重构序列的排列序列；步骤3、将排列类型模糊化处理；步骤4、得到逆序生理信号序列，通过模糊排列转化，得到时间逆序模糊排列序列；步骤5、统计排列类型及其概率分布；步骤6、衡量生理信号序列和逆序生理信号序列模糊排列的概率分布差异性，量化生理信号的模糊排列时间不可逆。本发明有效地将特异向量的空间结构特征和标准向量相关联，进而优化了排列类型的构建方式，提高了生理信号时间不可逆量化分析的精确度。

公开(公告)号：CN118245768B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410671543.X

申请日：2024-05-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 姚文坡 ,  刘星宇 ,  蒋丽婷 ,  吴争 ,  练熠阳 ,  胡瑞雪 ,  范丰瑶 ,  张佳婍 ,  王俊

IPC: G06F18/21 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明属于生理信号处理和复杂系统分析领域，公开了一种基于模糊向量距离的睡眠脑电非平衡性分析方法，具体包括对睡眠脑电信号进行空间向量重构，然后计算向量距离，进行传统的无叠加区间划分，对向量距离进行模糊转化，判定向量距离映射区间并计算概率，通过模糊向量距离转化，得到逆序脑电信号的模糊符号序列，统计正反睡眠脑电信号的向量距离区间并计算概率分布，统计正反睡眠脑电信号模糊向量距离的概率分布，利用联合概率分布差异量化睡眠脑电的非平衡性特征。本发明提高了信号联合概率估计的准确度，能更加有效地量化重构睡眠脑电的非平衡性特征。

公开(公告)号：CN118245768A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410671543.X

申请日：2024-05-28

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 姚文坡 ,  刘星宇 ,  蒋丽婷 ,  吴争 ,  练熠阳 ,  胡瑞雪 ,  范丰瑶 ,  张佳婍 ,  王俊

IPC: G06F18/21 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明属于生理信号处理和复杂系统分析领域，公开了一种基于模糊向量距离的睡眠脑电非平衡性分析方法，具体包括对睡眠脑电信号进行空间向量重构，然后计算向量距离，进行传统的无叠加区间划分，对向量距离进行模糊转化，判定向量距离映射区间并计算概率，通过模糊向量距离转化，得到逆序脑电信号的模糊符号序列，统计正反睡眠脑电信号的向量距离区间并计算概率分布，统计正反睡眠脑电信号模糊向量距离的概率分布，利用联合概率分布差异量化睡眠脑电的非平衡性特征。本发明提高了信号联合概率估计的准确度，能更加有效地量化重构睡眠脑电的非平衡性特征。