专利基本信息
| 专利名称 | 一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN111067514B |
| 专利申请日期 | 2020-01-08 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2020100180777 | 申请公布日 | 2020-01-08 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 谢平;张园园;陈晓玲;张木莲;程生翠;房丽鹏;张昌梦;崔晓东;庞晓晖 | ||
| 专利权人 | 燕山大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明涉及一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法,属于非线性动力学因果系统及大脑感觉运动网络研究的技术领域,其包括以下步骤:一、采用32通道的Neuracle设备采集多通道脑电信号;二、采用matlab软件对采集到的脑电信号分别进行去除基线漂移、肌电干扰、眼动干扰和50Hz工频干扰的预处理;三、采用粗粒化分析方法对多通道脑电信号进行20个不同的尺度分解;四、采用多变量传递熵方法分析不同尺度下的脑电信号在不同时频间的耦合特性,定量刻画不同脑区间非线性耦合和信息传递特征。本发明具有能够描述大脑运动感觉皮层间的非线性特征,并深入探索大脑不同区域间的耦合强度及信息传递的效果。 | ||
专利价值评估分析
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样例
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