%0 Journal Article
%T DYNAMIC ANALYSIS OF THE RAT EEG USING WAVELET ENTROPY<br>应用小波熵分析大鼠脑电信号的动态变化特性
%A FENG Zhou-yan
%A <br>封洲燕
%J 生物物理学报
%D 2002
%I 
%X 应用小波熵（一种新的信号复杂度测量方法）分析大鼠在不同生理状态下脑电复杂度的动态时变特性。采用慢性埋植电极记录自由活动大鼠的皮层EEG，使用多分辨率小波变换将EEG信号分解为δ、θ、α和β四个分量，求得随时间变化的小波熵。结果表明：在清醒、慢波睡眠和快动眼睡眠三种生理状态下，EEG的小波熵之间存在显著差别，并且在不同时期其值与各个分解分量之间具有不同的关系，其中，慢波睡眠期小波熵还具有较明显的变化节律，反映了EEG微状态中慢波和纺锤波的互补性。由此可见，小波熵既能区别长时间段EEG复杂度之间的差别，又能反映EEG微状态的快速变化特性。
%K Wave let entropy
%K EEG
%K Spectral entropy
%K Slow wave sleep<br>小波熵分析
%K 大鼠
%K 脑电信号
%K 动态变化特性
%K 谱熵
%K 慢波睡眠
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=90BA3D13E7F3BC869AC96FB3DA594E3FE34FBF7B8BC0E591&jid=E0C9D9BBED813D6674AC13E942EAC86D&aid=883D5398F43906A3&yid=C3ACC247184A22C1&vid=13553B2D12F347E8&iid=38B194292C032A66&sid=86C0C9A759FDA8CA&eid=6C069F4B248105A5&journal_id=1000-6737&journal_name=生物物理学报&referenced_num=19&reference_num=17