區(qū)域腦電信號的同步強度與方向研究.pdf

1、腦電信號的同步現(xiàn)象是大腦中各個腦區(qū)之間進行信息傳遞、相互聯(lián)系、相互協(xié)調(diào)而表現(xiàn)出的一種生理特征，是腦電信號中普遍存在的一種現(xiàn)象。對各腦區(qū)間腦電信號的同步研究，有助于探究不同腦區(qū)間的信息傳遞的原理和掌握神經(jīng)性疾病(癡呆癥、輕度認知障礙等)的發(fā)病機理。該文主要是通過基于排序模式的分析方法——排序互信息和排序條件互信息算法來對糖尿病輕度認知障礙的腦電信號同步強度和同步方向進行研究。
　　首先，介紹了腦電信號的基本知識以及常用的腦電信號分析

2、方法，同時對神經(jīng)心理學量表進行了詳細的介紹。
　　其次，該文先研究了排序模式，介紹了排序模式統(tǒng)計方法以及排序模式的概率計算等，并將排序模式和互信息結(jié)合，發(fā)展了雙通道腦電信號同步強度分析方法——歸一化排序互信息，通過對 Henon模型的仿真實驗，表明排序互信息方法對噪聲具有較強的魯棒性，能很好的分析雙通道腦電信號的同步強度。但是排序互信息只能分析雙通道腦電信號的同步強度，為了分析多通道腦電信號的同步強度，該文將排序互信息算法和 S估

3、計器方法結(jié)合，發(fā)展出了一種基于排序互信息的全局同步指數(shù)算法，并將該算法應用到糖尿病輕度認知障礙腦電信號同步強度的研究中，表明患病人群同步強度值低于正常人。
　　最后，詳細介紹了排序條件互信息同步算法，通過對Rossler模型的仿真實驗，探索算法中各個參數(shù)對算法性能的影響，包括嵌入維數(shù)、數(shù)據(jù)長度、延遲時間以及?值對算法的影響。通過對排序條件互信息算法進行模型仿真分析，發(fā)現(xiàn)排序條件互信息估計的耦合方向指數(shù)能準確地體現(xiàn)出與耦合系數(shù)之間的