1、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。

2、。排列熵的基本计算过程如下所是假设时间序列,，相空间重构得到矩阵如下，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。

3、，此时。每次级联到时，执行次。万方数据杭州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。

4、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。最后得到复杂度为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。

5、士学位论文连续维矢量从到,其中万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要目录第章绪论研究背景及研究意义国内外研究进展本文组织结构本章小结第二章脑电信号的分析处理方法介绍脑电万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文目录摘要目录第章绪论研究背景及研究意义国内外研究进展本文组织结构本章小结第二章脑电信号的分析处理方法介绍脑电信号的预处理脑电信号噪声脑电信号的预处理方法和步骤脑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。

6、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。

7、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,,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。

8、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的值小于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。

9、量之间的最大距离，即,,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。

10、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。

11、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。

12、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。

参考资料：

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