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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院

摘要：本发明涉及一种脑电复杂度测度方法，包括：获取预设总时间段内多通道的任务态脑电信号，对所述任务态脑电信号进行预处理得到目标脑电信号；将多通道区域划分为多个目标区域；将所述目标脑电信号划分为各目标区域对应的子目标脑电信号；构建多个时间窗序列；构建各目标区域对应各通道的相空间矩阵；分别计算各通道的相空间矩阵每两行之间的行距离，并将所述目标区域中全部通道对应的多个行距离进行拼接，得到所述目标区域对应的距离矩阵；对所述距离矩阵的每一行进行特征重构，得到特征重构序列；计算所述目标区域对应的时空熵。本发明还涉及一种脑电复杂度测度系统。本发明融合了多个通道信息，综合了时、空间信息的时空熵算法，提高了抗噪能力。

主权项：1.一种脑电复杂度测度方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1，获取预设总时间段内多通道的任务态脑电信号，对所述任务态脑电信号进行预处理，得到目标脑电信号；S2，根据各通道的空间位置关系将多通道区域划分为多个目标区域；将所述目标脑电信号划分为各目标区域对应的子目标脑电信号；S3，基于各所述子目标脑电信号构建多个时间窗序列；S4，利用所述时间窗序列构建各目标区域对应各通道的相空间矩阵；S5，分别计算各通道的相空间矩阵每两行之间的行距离，并将所述目标区域中全部通道对应的多个行距离进行拼接，得到所述目标区域对应的距离矩阵；S6，对所述距离矩阵的每一行进行特征重构，得到特征重构序列；S7，基于所述特征重构序列计算所述目标区域对应的时空熵；其中：所述的步骤S3包括：将目标区域对应各通道的子目标脑电信号表示为长度为预设总时间段N的原始时间序列： 其中，预设总时间段N为N个时间点；将原始时间序列划分为N-n+1个长度为预设子时间段n的时间窗序列，所述时间窗序列为预设子时间段对应的部分子目标脑电信号的数据集合： 其中，为长度为预设子时间段n的时间窗序列；xi为预设总时间段N中的每个单位时间段对应的目标脑电信号；ui为预设子时间段n中的每个单位时间段对应的目标脑电信号；1≤n≤N；所述的步骤S4包括：预设嵌入维度，针对各目标区域对应各通道，分别基于嵌入维度构建包含多个时间窗的相空间矩阵： 其中，g为目标区域对应通道数；m为预设的嵌入维度；为嵌入维度m时p对应的时间窗序列；1≤p≤g；1≤m≤n；所述的步骤S5包括：利用如下公式，计算各通道的相空间矩阵每两行之间的行距离： 其中，i、j指相空间矩阵中的行数；1＜i＜n－m＋1；1＜j＜n－m＋1；i≠j；当i=1、j=2为时： ；利用如下公式将目标区域对应的g个通道每个行距离进行拼接： 其中，为通道p的i行与j行之间的行距离；为目标区域对应的距离矩阵；所述的步骤S6包括：按照数值大小升序排列距离矩阵中每一行的距离特征，得到特征排序结果，其中，距离特征为目标区域中各通道的相空间矩阵特定两行i、j之间的行距离，...；特征排序结果为：≤；其中，，...为各距离特征在重构分量中的下标索引值；根据特征排序结果生成特征重构序列： 其中，为距离矩阵中每一行对应的特征重构序列；l=1，2...h；h≤!，g!表示g!种排列方式，把g个通道对应两行的距离映射到g维特征重构序列。

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