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| 疲劳状态下EEG信号α波的最大李雅普诺夫指数估算 | |
| 引用本文： | 韩清鹏,王平,王黎,闻邦椿.疲劳状态下EEG信号α波的最大李雅普诺夫指数估算[J].江南大学学报(自然科学版),2006,5(5):627-630. |
| 作者姓名： | 韩清鹏 王平 王黎 闻邦椿 |
| 作者单位： | 1. 浙江大学,生物医学工程系,浙江,杭州,310027;扬州大学,环境科学与工程学院,江苏,扬州,225009 2. 浙江大学,生物医学工程系,浙江,杭州,310027 3. 东北大学,机械工程与自动化学院,辽宁,沈阳,110004 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(10402008) |
| 摘 要： | 脑电信号(EEG)的α波在人体的疲劳评估中具有重要作用,通过脑电信号的α波,可以挖掘更多的有关人体疲劳的信息.利用非线性动力学的方法对EEG信号α波进行了研究,比较了疲劳与非疲劳EEG信号α波之间的非线性动力学上的差别.人在疲劳与非疲劳下的EEG信号α波最大李雅普诺夫指数是不同的,当出现疲劳时指数减少,因此李雅普诺夫指数可作为人体是否疲劳状态的特征刻画指标.文中非疲劳状态的最大李雅普诺夫指数为0.436 67,疲劳状态者的最大李雅普诺夫指数是0.335 57,它们均为混沌信号,但是处于疲劳状态节律的混沌程度明显比处于非疲劳状态的混沌程度低. |
| 关 键 词： | 脑电信号 最大李雅普诺夫指数 α波 混沌 |
| 文章编号： | 1671-7147（2006）05-0627-04 |
| 收稿时间： | 2005-03-23 |
| 修稿时间： | 2005-05-25 |
Estimation of the Largest Lyapunov Exponent of α Wave of EEG Signals |
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| HAN Qing-peng,WANG Ping,WANG Li,WEN Bang-chun.Estimation of the Largest Lyapunov Exponent of α Wave of EEG Signals[J].Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition,2006,5(5):627-630. | |
| Authors: | HAN Qing-peng WANG Ping WANG Li WEN Bang-chun |
| Institution: | 1. Department of Biomedical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310027,China;2. School of Environmental Science and Engineering, Yangzhou University, Yangzhou , 225009,China; 3. School of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang, 110004, China |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
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