【摘 要】
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首先采用独立分量分析（Independent component analysis，ICA）算法，将儿童癫痫信号从复杂的背景脑电（Electroencephalogram，EEG）中分离出来；然后采用了一维时间序列相空间重构技术和混
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首先采用独立分量分析（Independent component analysis，ICA）算法，将儿童癫痫信号从复杂的背景脑电（Electroencephalogram，EEG）中分离出来；然后采用了一维时间序列相空间重构技术和混沌的定量判据。对分离出来的独立分量信号进行了分析与计算．通过对生理和癫痫状态下独立分量信号的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数的对比研究,得出如下结论：（1）EEG独立分量的相图、功率谱、关联维数和Lyapunov指数反映了大脑的总体动态特征，它们可作为一种定量指标衡
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