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本发明涉及一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法，属于非线性动力学因果系统及大脑感觉运动网络研究的技术领域，其包括以下步骤：一、采用32通道的Neuracle设备采集多通道脑电信号；二、采用matlab软件对采集到的脑电信号分别进行去除基线漂移、肌电干扰、眼动干扰和50Hz工频干扰的预处理；三、采用粗粒化分析方法对多通道脑电信号进行20个不同的尺度分解；四、采用多变量传递熵方法分析不同尺度下的脑电信号在不同时频间的耦合特性，定量刻画不同脑区间非线性耦合和信息传递特征。本发明具有能够描述大脑运动感觉皮层间的非线性特征，并深入探索大脑不同区域间的耦合强度及信息传递的效果。

本发明提供一种基于脑电非线性熵分析的疼痛量化评估方法及系统，属于脑电数据分析领域，方法包括：S1对数据库中采集的脑电数据进行数据处理并设置阈值；S2对处理后的脑电数据进行区间切割，数据切割分段长度为m；S3在每个区间内计算特征变化，并通过跨区间自适应量化处理得到特征值，取平均得到平均动态响应距离即区间特征值；S4得到数据切割分段长度为m+1的平均动态响应距离即区间特征值；S5将数据段长度为m和数据段长度为m+1的平均特征值相相加取平均值得到的疼痛量化评估指标。S6基于步骤S5得到的疼痛量化评估指标对疼痛进行量化。本发明的方法通过跨区间自适应分析和多尺度特征挖掘技术，实现精准提取脑电信号中非线性特征进行疼痛量化评估。