【摘 要】
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睡眠脑电信号分析对于脑疾病早期诊断和睡眠质量监测具有重要意义。睡眠脑电信号具有明显的长相关特性,Hurst指数估计被广泛用于表征时间序列的分数或缩放特性、成为预测长相
【基金项目】
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辽宁省博士启动基金(20170520215)(基于分数阶信号处理技术的随机信号时变相关特性研究及应用);辽宁省教育厅自然科学研究项目(20190705013)(Alpha稳定分布下分数阶微积分系统建模研究及应用)
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睡眠脑电信号分析对于脑疾病早期诊断和睡眠质量监测具有重要意义。睡眠脑电信号具有明显的长相关特性,Hurst指数估计被广泛用于表征时间序列的分数或缩放特性、成为预测长相关时间序列的有效方法。但恒定的Hurst指数不能捕获动态睡眠EEG信号的详细信息,因此本文引入时变Hurst指数的指数加权方法,在移动时间窗口上对数据进行指数加权处理,对睡眠EEG信号时间序列进行动态分析。分析结果表明,基于指数加权的时变Hurst指数估计为不同睡眠阶段的大脑活动动态评估和脑疾病早期诊断提供了一种新颖而有效的研究方法。
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