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欧阳高翔

作品数:7 被引量:16H指数:2
供职机构:燕山大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:医药卫生生物学理学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇医药卫生
  • 1篇生物学
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 5篇癫痫
  • 3篇信号
  • 3篇癫痫发作
  • 3篇脑电
  • 3篇脑电信号
  • 3篇非线性动力
  • 3篇非线性动力学
  • 2篇互信息
  • 1篇动力学分析
  • 1篇条件互信息
  • 1篇排序
  • 1篇位同步
  • 1篇相空间重构
  • 1篇相位
  • 1篇相位同步
  • 1篇脑电非线性
  • 1篇非线性时间序...
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯估计
  • 1篇EEG

机构

  • 7篇燕山大学
  • 1篇长沙理工大学
  • 1篇伯明翰大学
  • 1篇中南大学

作者

  • 7篇欧阳高翔
  • 5篇李小俚
  • 3篇李岩
  • 3篇关新平
  • 1篇谢丽娟
  • 1篇陈焕文
  • 1篇贺达仁
  • 1篇崔素媛
  • 1篇谢光荣

传媒

  • 1篇科学通报
  • 1篇中国生物医学...
  • 1篇信号处理
  • 1篇医学与哲学(...
  • 1篇2007中国...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2007
  • 3篇2006
  • 1篇2004
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
基于脑电非线性动力学的癫痫发作分析
癫痫发作脑电信号分析是癫痫临床诊断的一个重要问题。为了更好地理解和控制癫痫发作, 一系列基于先进信号处理和动力学理论的方法被应用于分析癫痫脑电信号。本文我们提出了一系列癫痫发作检测、预测和控制的新方法,有助于我们更好地理...
欧阳高翔崔素媛李小俚
关键词:癫痫发作脑电信号
文献传递
基于EEG模糊相似性的癫痫发作预测被引量:11
2006年
本研究提出基于EEG序列模糊相似性指数方法预测癫痫发作。首先,结合复自相关法和Cao法对EEG序列进行了相空间重构;然后,计算相关积分时用Gaussian函数代替Heavyside函数,克服了Heavyside函数的刚性边界问题,使得计算相似性指数更加准确和可靠;最后,分析大鼠癫痫EEG信号,检测癫痫发作前期状态。分析结果表明模糊相似性指数方法能够比动态相似性指数方法获得更长的预测时间和更低的错误预测率。
李小俚欧阳高翔关新平李岩
关键词:癫痫发作相空间重构
脑电非线性动力学分析:癫痫发作预测
近年来非线性动力学的发展给癫痫脑电研究带来新的希望。已有的研究表明,癫痫除发作期和发作间隙期外,还有发作前期。这个时期是从发作间隙期向发作期的转化时期,其脑电活动的非线性动力学特征有别于其它时期,但无癫痫的临床发作。若能...
欧阳高翔
关键词:癫痫脑电信号非线性动力学
文献传递
癫痫预测方法的分析与研究
2006年
癫痫预测目的有两个从技术的层面去理解癫痫发作的机理,并对癫痫发作进行测量和改善,探索引发癫痫发作的周期性及先兆;开发出可靠的“癫痫发作前预警及治疗装置”。癫痫预测的主要研究方法有频域分析方法;时序分析方法;智能系统工程方法;非线性动力学方法。目前,越来越多的研究集中在非线性动力学的方法上,且来自多种方法的很多证据证明癫痫可以预测。
谢丽娟贺达仁李小俚欧阳高翔陈焕文谢光荣
关键词:癫痫发作非线性动力学
癫痫脑电信号的非线性特征识别与分析
从20世纪80年代,随着非线性动力学理论的发展,非线性动力学被广泛地用于分析癫痫脑电信号。然而,由于基于混沌理论的非线性动力学分析方法需要假设脑电是低维混沌信号,对脑电信号的数据长度及平稳度要求较高,且对脑电信号中的噪声...
欧阳高翔
关键词:癫痫脑电信号非线性动力学互信息
文献传递
非线性时间序列动力学相似性分析被引量:1
2006年
本文提出了分析非线性时间序列动力学相似性的模糊相似性指数方法,通过计算不同时间序列或者同一时间序列的不同区段的动力学相似性,可以识别不同动力学系统的内在属性或者同一系统的动力学状态的改变.该方法在计算关联和时,我们用Guassian函数代替Heavyside阶跃函数,克服了Heavyside阶跃函数的刚性边界问题.通过对Logistic映射数值序列和脑电信号实例检验表明,该方法计算相似性指数更加准确和平稳。
李小俚欧阳高翔关新平李岩
关键词:非线性时间序列
基于贝叶斯估计的神经信息流被引量:1
2007年
判断神经网络之间的相互影响是一个重要的神经科学问题.目前已提出了多种成熟的方法计算神经网络之间的耦合强度,但是对于神经网络之间耦合方向(信息流)的研究还属于起步阶段.一般的香农熵计算方法仅仅利用了样本重复概率的统计信息,而贝叶斯估计则充分利用了整体先验知识和样本重复概率.基于最小平方误差的贝叶斯估计提出了一种新的基于信息论的相位耦合方向指数计算方法.经过集总参数神经网络模型所产生的仿真信号检验表明,提出的方法能够准确地判断两个系统间的耦合方向,并且减少了对数据长度的依赖性,使分析短时高噪的复杂生物信号成为可能.应用该新方法分析了癫痫病人临床信号,结果表明该方法能判断出癫痫发作时各区域之间的影响方向,并揭示了癫痫传播机制.
李岩李小俚欧阳高翔关新平
关键词:相位同步条件互信息贝叶斯估计
共1页<1>
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