刘大路
- 作品数：15 被引量：54H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学人文与社会科学学院科技传播与科技政策系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学技术大学青年基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术生物学经济管理更多>>
- 利用多导脑电序列的非线性分析测评精神负荷
- 2006年
- 精神负荷的研究对于改善工作环境和提高工作效率有着重要的意义,脑电、心电、呼吸等生理参数分析可以作为测评精神负荷的重要手段。本研究针对多导脑电提出了一种基于时间延迟和序列相关性的多导信号相空间重构的非线性动力学分析方法。对仿真数据的研究表明这种重构方法在信号的确定性和相关维数计算中具有良好的性能。试验脑电数据的关联维数计算和精神负荷水平的变化具有很强的一致性。结果表明该方法适用于多导脑电序列的非线性分析并可作为测评精神负荷的重要依据。
- 刘大路江朝晖冯焕清王国燕
- 小波和主分量分析方法研究思维脑电被引量：12
- 2003年
- 研究自发脑电和思维活动的关系。利用小波和主分量分析结合的WPCA算法对不同思维任务记录的六导脑电进行处理,并对思维特征的频谱能量和变化率等多指标进行综合分析和计算。结果表明WPCA算法不仅可以实现噪声的去除,而且能提高主分量的贡献率,降低输入矢量的维数。对脑电主分量的分析揭示了脑电与思维个体、思维种类、复杂度以及注意力的联系,思维任务的神经网络分类结果验证了WPCA方法研究脑电和思维的有效性,为进一步理解认知和思维过程,实现对思维的定位和分类提供了依据。
- 刘大路江朝晖冯焕清王涛
- 关键词：主分量分析小波分析BP神经网络脑电信号
- 睡眠血压信号的关联维及其与睡眠状态的关系
- ＜正＞睡眠过程伴随着高级中枢以及一系列植物性系统的改变,包括与自主神经功能状态异常有关的血压的变化。因此分析睡眠中的血压信号,不仅可以获得睡眠状态的信息,还能了解自主神经系统的功能状态,帮助诊断和治疗某些疾病。非线性动力...
- 江朝晖刘大路冯焕清
- 文献传递
- 睡眠脑电的奇异系统分析
- 2004年
- 奇异系统分析具有抑制噪声的效果 ,并且方法简单 ,计算量小。睡眠脑电的奇异系统分析表明 ,第一主成分含量明显反映了睡眠状态差异 :在清醒时最低 ,随着睡眠加深逐渐增加 ,但在REM期时介于S1期和S2期之间。这一结果基本不受个体、数据长度、嵌入维数以及延迟时间的影响。
- 江朝晖刘大路冯焕清
- 关键词：脑电睡眠状态主成分
- 多导信号的相空间重构及在脑电信号分析中的应用被引量：1
- 2005年
- 本研究提出了一种基于时间延迟和序列相关性的多导信号相空间重构方法。根据信号的相关系数重组多导联信号序列,并利用信号的可确定性选取时间延迟参数重构相空间。对仿真数据的研究表明这种重构方法在信号的确定性和相关维数计算中具有良好的性能,受噪声、延迟量和嵌入维数等参数变化和单导重构相比影响较小,结果更稳定和可靠。对实验思维脑电数据的非线性分析得到了脑电和思维复杂性,关联性等性质的联系。该方法适用于短时多导含噪信号的非线性分析和脑电的在线研究等。
- 刘大路江朝晖冯焕清
- 基于脑电信号时空分布信息的思维特征研究被引量：2
- 2004年
- 通过对几种特定形式的思维状态下 ,脑电信号不同频段能量的时空分布的计算和分析 ,发现了思维状态对脑电信号的能量分布影响具有不对称性。同时利用这种脑电信号能量的时空分布信息对思维状态进行神经网络分类 ,并对去除眼动等干扰信号前后的分类结果进行比较。结果表明 ,这种时空分布信息能有效的表征思维状态的类型 ,并对干扰信号具有一定的抑制作用 。
- 刘大路江朝晖冯焕清王聪
- 关键词：脑电信号思维特征AR模型BP神经网络
- 睡眠中血压信号的关联维数计算被引量：3
- 2005年
- 计算慢性阻塞性睡眠呼吸暂停综合症(OSAS)患者夜间血压的关联维数D2 ,并研究它和睡眠状态的联系。从替代数据检验结果和重构相空间轨迹看,血压信号具有一定的非线性确定性,但用GP算法计算D2时,D2值没有出现明显的饱和现象。统计并比较不同个体、不同睡眠状态下血压的D2值,在睡眠周期较完整时D2值较好地反映睡眠状态的变化:处于清醒、快速眼动期及浅睡时D2值较大,睡眠加深时D2值变小,表明相对D2值具有一定的应用价值。
- 江朝晖刘大路冯焕清王涛
- 关键词：阻塞性睡眠呼吸暂停综合症血压关联维数睡眠状态
- 思维脑电分析及其在精神负荷评估中的应用
- 本论文针对思维活动产生的多维脑电信号，研究它们的处理和分析新方法，并试图将这些方法应用到基于脑电的精神负荷评估中。提出了将独立分量分析和时频分析相结合进行脑电消噪的具体步骤和方法，并进一步对独立分量进行匹配和分析，实现思...
- 刘大路
- 关键词：关联维数相空间重构
- 文献传递
- 用脑电特征划分睡眠状态的一个新方法
- ＜正＞脑电图（EEG）分析是睡眠研究的重要方法。按照脑电图、颈肌电图、眼球运动电流图的不同形态、特征,睡眠一般被分为无快动眼睡眠（NREM）和快动眼睡眠（REM）两类。NREM又分为一、二、三、四期睡眠（或S1、S2、S...
- 江朝晖冯焕清刘大路
- 文献传递
- 改进G-P算法与睡眠脑电的关联维被引量：2
- 2004年
- 脑电的非线性参数能有效表达大脑的不同生理状态 ,不同睡眠期脑电的关联维数不同。但用G P算法求关联维数存在抗干扰能力较差、可靠性不稳定、运算量巨大等缺点。先对相空间进行奇异谱分析 ,进而对原始相空间进行旋转 ,使其成为正交的等效空间 ,然后再使用G P算法。改进后的算法能有效地抑制噪声干扰 ,降低相空间规模 ,减少运算复杂性 ,在睡眠脑电的关联维数计算上效果良好。
- 江朝晖冯焕清刘大路王涛
- 关键词：脑电睡眠大脑关联维数运算量
