【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生理信号处理和统计学领域，具体的说是涉及一种基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法。
技术介绍
1、睡眠脑电信号特征提取分析在睡眠状态检测中具有至关重要作用。在基于信息论的生理信号特征提取分析中，向量距离法在概率估计中发挥了重要的作用，是统计特征分析中重要手段。
2、单一的向量距离在判定相同向量结构中存在一定的偏差，精确度有待进一步提升。在基于向量距离的概率估计中，首先对生理信号进行空间向量重构，计算向量的闵可夫斯基距离，如欧氏距离、切比雪夫距离等，然后设定阈值对所有向量距离进行筛选，距离在阈值内的向量判定为相同向量，进而实现信号的概率估计。在生理信号分析过程中，向量距离法仅依靠对应元素的差值，而忽略了向量的空间结构。因此，不同空间结构的两个向量差值如果落在阈值范围之内，则会被判定为相同向量。这将导致概率估计存在一定的偏差，进而影响脑电信号统计特征的提取和分析。排列类型有效地表征了序列的空间结构，在信号处理、数值分析中具有重要的地位。排列构建过程中涉及序列元素的相对位置，虽然并不包含元素之间的距离，但是排列类型...
【技术保护点】
1.一种基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：所述睡眠脑电分析方法具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：在所述步骤1中，多维向量表示为：
3.根据权利要求1所述的基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：步骤3具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：在所述步骤32中，等值元素的幅度排列并非相邻，等值元素的原始排列类型是相邻的。
5.根据权利要求1所述的基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析...
【技术特征摘要】
1.一种基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：所述睡眠脑电分析方法具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：在所述步骤1中，多维向量表示为：
3.根据权利要求1所述的基于向量排列最大距离的睡眠脑电分析方法，其特征在于：步骤3具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚文坡，柳毅，刘阳阳，王琼，乙万义，王书旺，朱书眉，骆宇曼，白登选，王俊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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