睡眠EEG的多尺度信息熵分析

本文提出一种基于连续小波变换的睡眠EEG分析方法。该方法使用Morlet小波计算EEG信息的小波变换系数,通过计算EEG信号在多个尺度上小波系数的熵分析睡眠EEG。结果表明：浅睡阶段EEG信号的多尺度熵的变化模式与深睡阶段的多尺度熵的变化模式不同,REM睡眠期间EEG信号的多尺度熵的变化与深睡阶段类似,使用多尺度熵可以区分REM睡眠和浅睡时EEG之间的差别。     

利用小波级数检测睡眠EEG中的K-复合波

本文提出了一种利用小波级数检测睡眠脑电中Ｋ－复合波的方法。这种方法使用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ正交小波基,把ＥＥＧ信号分解成４个尺度上的小波级数,利用最大尺度的信号逼近检测Ｋ－复合波中的大慢波脉冲,然后,利用信号细节检测紧跟大慢波脉冲之后的梭形波。     

利用小波级数检测癫痫EEG中的棘波

目的 研究自动提取癫痫脑电中棘波。方法 把ＥＥＧ信号分解成小波级数，在各个尺度上，利用信号细节在两个过零点之间的平均振幅确定瞬态波形的大小，通过选择平均振幅中的局部极值检测刺波。结果 对６位患者的ＥＥＧ信号进行处理，检测刺波的正确率为９６．６６％，结论 这种方法能够比较准确地检测ＥＥＧ中的棘波。     

基于改进的伪Wigner分布检测癫痫EEG棘波的方法

本文提出了一种新的检测癫痫EEG棘波的方法，采用改进的伪Wigner分布对脑电信号进行时频变换，这种时频分布不仅能够有效地消除交叉项，而且可以快速实现，在时频平面上，以每个时间点上的中心频率划分背景脑电和癫痫样瞬态特征，通过一个镜像滤波器提取瞬态分量，最后，利用瞬态分量的能量局部极值检测棘波，临床应用表明，这种方法能够快速有效地从背景脑电中提取癫痫样瞬态特征。