1、的数目及此数目和距离总数比值，记作，求对所有的平均值为增加维数就是，连续顺序可以组成的维矢量从到，其中，，表示和间的距离差值最大的，即，，其中，，阈值给定的条件下，当时，统计出，小于的数目及它与的比值，表示为。求其对所有的平均值，万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文样本熵为，按照上述过程得出的是序列长度为为有限值时样本熵的估计值。记作排列熵排列熵也是种度量复杂度的非线性特征参数，正对突变信号具有良好的效果。排列熵的基本计算过程如下所是假设时间序列，，相空间重构得。
2、电子科技大学硕士学位论文重复，直到取到待求序列的最后位为止。和已证明，对于任意足够长的随机序列，会趋于常量，如下式所示为粗粒化段数二值化时，。由上式可知，可以用来对进行归化，如下式般最后得到的复杂度都是经过上述归化后的结果。本章小结本章节第部分主要介绍当前常用的脑电预处理方法，详细介绍噪声处理方法。第二部分详细介绍了近似熵样本熵排列熵复杂度复杂度功率谱和慢波系数等本文采用的特征参数计算步骤。万方数据硕士学位论文题目基于脑电分析技术的脑损伤区域判别及可视化方法研究研究生刘小平专业生物医学工程指导教师杨勇教授完成日期年月日万方数据杭州电子科技大学学位论文提交基于脑电分析技术的脑损伤区。
3、研究。采用移动平均插值法分别画出线性特征参数平均功率谱密度和非线性特征参数样本熵近似熵等的地形图，以影像对损伤和非损伤脑区的诊断作为金标准，通过计算正确率假阳性和假阴性判断线性与非线性两者的可视化表征效果。结果表明所研究的种非线性特征参数表征的可视化效果由优到次依次为样本熵，近似熵排列熵，复杂度，复杂度非线性特征参数样本熵近似熵的可视化效果优于线性特征参数平均功率谱密度结论非线性动力学参数样本熵近似熵在脑损伤部位可视化表征方面表现优于传统的平均功率谱密度这种线性特征参数，并且损伤部位样本熵值变化范围对损伤部位的检查有定的辅助诊断价值。关键词脑损伤，对称导联万方数据杭州电子科技大学硕士学位论。
4、，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印缩印或其它复制手段保存论文。保密论文在解密后遵守此规定论文作者签名日期年月日指导教师签名日期年月日万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要大脑具有结构对称性和功能的对侧性，反映脑功能状态的脑电信号也具有对称性，基于此，可以通过对脑电数据的分析处理，实现对患者大脑损伤部位的判别，并进步绘制出患者的脑电地形图，实现对损伤部位的可视化。本论文提出种基于对称导联脑电特征参数分析技术实现对大脑损伤部位的判别方法。相对于传统的影像技术，该方法具。
5、不规则程度。近似熵的物理意义是形容个时间序列内，当维因素改变后新的模式产生的概率。近似熵值越大，意味着序列越复杂，近期研究表明，非线性动力学参数可以实时监控大脑皮层的抑制水平。对已严重的意识障碍患者而言，近似熵值越大，就意味着意识水平越高，所以近似熵值是另项反应大脑损伤区域的指数。为了计算近似熵，用个时间窗放于每个信号上，并且窗时间为，每个采样点作为计算每个通道的近似熵值窗口转变，然后求得每个采样点的近似熵值，求平均值即为近似熵。计算的具体办法将在其他部分提到。近似熵的具体计算步骤如下假设存在长度为的时间序列，用矢量表示，即用代表窗口长度。定义，作为矢量之间的最大距离，即，。
6、判别及可视化方法研究研究生刘小平指导教师杨勇教授年月万方数据，万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。论文作者签名日期年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后。
7、矩阵如下，分别为表示延迟时间常数和嵌入维数，。升序排列重构分量，表示重构分量中各个元素所在列的索引，即若分量中存在相等的值，按照和值的大小来排序，即时，因此，对任意向量，可得下面符号序列，其中!且。由上式可以看出在维的相空间映射中共有!个符号序列。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文计算每种符号序列出现的概率，，所以排列熵表示如下!时，归化，即!。值越大对应时间序列规律性越弱，反之亦然。总体流程图如图所示时间序列符。
8、号序列矩阵重构排列熵值其和升序排列归化求概率图排列熵计算流程图复杂度复杂度的计算步骤序列傅里叶变换得幅度谱。计算幅度谱平均值，可以假设大于平均值规则部分，反之为不规则部分，取规则部分，如下式所示将规则部分频谱作傅里叶反变换得，作为规则部分的时间序列。计算的得到复杂度为与包围区域面积比下面为改进后的复杂度算法序列作傅里叶变换得幅度谱。得功率谱的平均值，设序列小于或等于平均值的成分为不规则部分，只取规则部分的贡献，反之为列规则部分如下式所示万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文规则部分频谱傅里叶反变换得作为规则部分的时间序列。最后得到复杂度。
9、电特征参数提取慢波系数平均功率谱密度近似熵样本熵排列熵复杂度复杂度本章小结第三章病例选取与采集方案病例选取脑电信号的采集本章小结第四章基于对称导联脑电特征参数分析处理的脑部损伤部位判别方法对称导联分组对称导联比值计算对称导联比值差异性分析方法脑损伤区域判别标准的确定方法万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文结果和结论损伤组和非损伤组导联的值差异性分析单个损伤导联与非损伤组导联的值差异性分析脑损伤判别标准的准确性和可靠性验证结论本章小结第五章大脑损伤部位的可视化研究方法脑电地形图的绘制脑电地形图可视化效果比较方法结果和结论脑电特征参数的可视数，用于描述信号的复杂程度和规律性，检测段时间序列内的。
10、，的每个，有定义，的的个数容许偏差为，表示为窗口的长度以及为中心，剩下的矢量与的距离，小于的概率，即代表了矢量序列的规律性。下面令表示矢量序列平均自相关的程度。大，状态点越稀少，关联机会也越少，和都随的增大而变小。定义近似熵样本熵样本熵提出于上个世纪，如今已被广泛运用，相对于近似熵具有更好的致性。样本熵算法步骤如下假设有个数据点，。万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文连续维矢量从到，其中矢量表示第个点连续的个的值。，表示和间的距离差值最大的个，即，，其中，给定阈值，对于的值小。
11、分辨率高，无辐射伤害，费用低廉，易操作，可床边检查等优势，可作为临床脑损伤检查的辅助手段。本文的主要工作内容如下数据的采集和预处理。通过与武警浙江总队杭州医院合作，采集例脑部损伤病人的脑电数据为病例组和个健康人的脑电数据为正常对照组，并对脑电数据进行预处理。基于对称导联脑电特征参数分析的大脑损伤部位判别研究。选取非线性特征参数近似熵和线性特征参数慢波系数作为特征参数，以脑损伤病人对称导联特征参数值变化范围作为标准判别大脑损伤部位，并通过随机选取样本进行测试和影像诊断结果验证判别准确性。结果表明采用安静和唤名状态下根据近似熵值判断的准确率分别为对应慢波系数判别准确率分别为。大脑损伤部位的可视。
12、与所包围的区域面积之比，如下式所示复杂度复杂度的计算步骤假设个，时间序列，，设为的字母，长度为，取值为或。，为的子字符串，定义为中的第个字母到第个字母组成的字符串，满足条件。假设是所有中的子字符串集合。若有个如，序列，，则为和的级联，而表示从中减去最后个字母，即，。令为中的所有不同字串的集合，为序列的复杂度，则，序列的复杂度计算如下初始化过程，则。若，则中的字符是可从中复制。若则中字符是插入字符，这时把级联到，，并把清空，把待求序列的下个字母添加到中，此时。每次级联到时，执行次。万方数据杭。
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