发明专利已授权

一种睡眠状态脑电特征信号特征集的构建方法

📄 申请号：CN202111182428.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-10-11

公开号

CN113876339B

公开日

2024-10-08

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_369

IPC 分类号

A61B5_369 , A61B5_374 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

脑电信号处理脑电信号处理生物医学信号分析睡眠监测技术

应用场景

睡眠监测, 医疗诊断, 健康管理, 神经科学研究

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摘要

本发明公开了一种睡眠状态脑电特征信号特征集的构建方法。本发明方法首先实时探测脑电波信号，利用小波包变换法得到六个波段的脑电波信号；对去噪后脑电波信号序列进行分解、重构，得到各波段原始脑电波信号幅值；提取六个分波段脑电波信号的能量特征，计算能量比特征值；提取脑电波信号的时域特征、频域特征、非线性动力学特征，并计算Lempel‑Ziv复杂度特征；最后采用最小冗余最大相关性算法对得到的所有特征进行筛选，构建睡眠状态脑电特征信号特征集。本发明方法涵盖的领域更多，更全面，不仅采用去噪脑电波信号，还采用分波段脑电波信号，使得特征更加丰富。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于iForest和低秩矩阵分解的WiFi指纹定位异常数据处理方法

当前第 / 件

一种基于自聚类图卷积的解剖学合理性检测方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (A61B5_369)

A61B5_00 A61B5_01 A61B5_02 A61B5_0205 A61B5_021 A61B5_022 A61B5_0225 A61B5_023 A61B5_024 A61B5_0245 A61B5_026 A61B5_0265 A61B5_029 A61B5_03 A61B5_0402 A61B5_0408 A61B5_044 A61B5_0444 A61B5_0452 A61B5_046 A61B5_0476 A61B5_0484 A61B5_0488 A61B5_0492 A61B5_05 A61B5_0507 A61B5_0515 A61B5_0522 A61B5_053 A61B5_0532 A61B5_0536 A61B5_055 A61B5_06 A61B5_08 A61B5_083 A61B5_087 A61B5_091 A61B5_097 A61B5_103 A61B5_107 A61B5_11 A61B5_117 A61B5_1172 A61B5_1174 A61B5_12 A61B5_145 A61B5_1455 A61B5_1477 A61B5_15 A61B5_151 A61B5_153 A61B5_154 A61B5_16 A61B5_18 A61B5_22 A61B5_24 A61B5_243 A61B5_245 A61B5_252 A61B5_256 A61B5_257 A61B5_282 A61B5_291 A61B5_302 A61B5_308 A61B5_316 A61B5_318 A61B5_321 A61B5_344 A61B5_346 A61B5_349 A61B5_352 A61B5_369 A61B5_37 A61B5_372 A61B5_374 A61B5_377 A61B5_378 A61B5_38 A61B5_386 A61B5_389 A61B5_397 A61B50_10 A61B50_13 A61B50_18 A61B50_20 A61B50_22 A61B50_24 A61B50_28 A61B50_30 A61B50_31 A61B50_33 A61B50_36 A61B50_39 覆盖94个领域

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