[发明专利]一种基于多尺度窗口为阈值的复杂度分析方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度窗口为阈值的复杂度分析方法。对于脑电信号的研究，以往主要集中在时频特征的传统分析方法上，近几年越来越多的研究采用非线性方法。大多非线性方法第一步都会涉及粗粒化问题，而过度粗粒化会损失脑电信号中的有效信息。本发明为了解决这个问题，提出了基于多尺度窗口的复杂度计算方法，本发明方法首先对脑电信号进行滤波处理，提取有效频段，之后取不同尺度窗口，以窗口内中值为阈值，为每个信号点取各自独特的阈值进行二值化处理进行粗粒化。本发明对之前以均值为阈值进行粗粒化提高了有效性，能正确提取信号中的有效信息。

主权项

一种基于多尺度窗口为阈值的复杂度分析方法，其特征在于：1)需先将原始信号进行二值化处理；假设取长度为L的窗口，以窗口内的序列求中值Tw，如果窗口正中位置x(n)大于Tw，则x(n)为1，否则，x(n)为0；并将窗口顺序后平移滑动，以此求出每个x(n)的值；将总体信号进行二值化处理；2)计算二值化后的脑电序列的复杂度；设给定的序列为S和Q，用SQ表示把S，Q两个符号串拼接成的总字符串，SQπ表示把SQ中最后一个字符删去所得的字符串，π表示去掉它前面的符号串的最后一个符号的操作；假设v(SQπ)为SQπ中所有不同的子序列.开始的时候，c＝1，S＝s(1)，Q＝s(2)，因此SQπ＝s(1)；3)Q＝s(1)，s(2)，…，s(t)，Q＝s(t+1)，于是SQπ＝s(1)，s(2)，…s(t)；如果Q属于v(SQπ)，则Q就是SQπ的一个子序列，而不是一个新的序列；则另Q＝s(t+1)，s(t+2)，继续观察；4)如果Q不属于v(SQπ)，则用添加的操作将s(t+1)加到SQπ后面，即SQπ＝s(1)，s(2)，…，s(t)，s(t+1)，添加次数c加一，初始值c＝1；5)重复步骤3)、4)，直到Q已包含给定序列的最后一个符号，则程序结束.6)根据Lemple和Ziv对这种复杂度的研究，可以知道几乎所有的s中的C(n)都会以概率趋向于一个固定值：CLZ=c(n)b(n),0≤CLZ≤1.]]>