[发明专利]脑电波分析方法和系统有效
| 申请号： | 201611160468.2 | 申请日： | 2016-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN106777972B | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 史文彬;叶建宏;洪阳;朱仪芳 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;A61B5/00 |
| 代理公司： | 北京华进京联知识产权代理有限公司 11606 | 代理人： | 王程 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种脑电波分析方法和系统，所述方法包括：获取原始脑电波序列；根据预设的原始脑电波序列的标度区间和标度步长，确定各标度；根据所述各标度、所述原始脑电波序列和预设的高阶矩阶数，计算所述各标度下的粗粒化高阶矩脑电波序列，且所述预设的高阶矩阶数大于二；根据所述各标度下的粗粒化高阶矩脑电波序列和高阶矩信息熵算法，计算所述各标度下的高阶矩脑电波信息熵，获取所述原始脑电波的多标度高阶矩信息熵集合；根据所述多标度高阶矩信息熵集合确定所述原始脑电波序列的动态变化信息。本发明避免了传统脑电波分析方法中，因采用均值的计算方式导致的序列粗粒化过程中的波动性损失过大的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 脑电波 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种脑电波分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取原始脑电波序列；根据预设的原始脑电波序列的标度区间和标度步长，确定各标度；根据所述各标度的各标度区间内所有所述原始脑电波序列、所述各标度的各标度区间内所有所述原始脑电波序列的均值、所述各标度的各标度区间和预设的高阶矩阶数，计算所述各标度下的粗粒化高阶矩脑电波序列，且所述预设的高阶矩阶数大于二；根据预设的嵌入维数、预设的匹配阈值和所述各标度下的粗粒化高阶矩脑电波序列，通过高阶矩样本熵算法，计算所述各标度下的高阶矩脑电波信息熵，获取所述原始脑电波的多标度高阶矩信息熵集合；根据所述多标度高阶矩信息熵集合确定所述原始脑电波序列的动态变化信息。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学，未经清华大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201611160468.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种智能导诊方法及其装置
- 下一篇：自动制定培养计划的方法、装置及服务器
