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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明属于生理信号处理和复杂系统分析领域，公开了一种基于模糊向量距离的睡眠脑电非平衡性分析方法，具体包括对睡眠脑电信号进行空间向量重构，然后计算向量距离，进行传统的无叠加区间划分，对向量距离进行模糊转化，判定向量距离映射区间并计算概率，通过模糊向量距离转化，得到逆序脑电信号的模糊符号序列，统计正反睡眠脑电信号的向量距离区间并计算概率分布，统计正反睡眠脑电信号模糊向量距离的概率分布，利用联合概率分布差异量化睡眠脑电的非平衡性特征。本发明提高了信号联合概率估计的准确度，能更加有效地量化重构睡眠脑电的非平衡性特征。

主权项：1.一种基于模糊向量距离的睡眠脑电非平衡性分析方法，其特征在于：所述睡眠脑电非平衡性分析方法具体包括以下步骤：步骤1、对睡眠脑电信号Xt＝{x1，x2，...xt，...xL}进行空间向量重构，然后计算向量距离；步骤2、根据睡眠脑电信号特征对步骤1计算的向量距离进行传统的无叠加区间划分；步骤3、对向量距离进行模糊转化，判定向量距离映射区间并计算概率；步骤4、对睡眠脑电信号Xt进行时间逆序得到逆序睡眠脑电信号X-t，然后通过模糊向量距离转化，得到逆序睡眠脑电信号的模糊符号序列Sf-t＝{sf-1，...sf-t，...sf-L}；步骤5、统计睡眠脑电信号Xt和逆序睡眠脑电信号X-t的向量距离区间，并计算其概率分布；步骤6、统计睡眠脑电信号Xt和逆序睡眠脑电信号X-t模糊向量距离的概率分布，利用联合概率分布差异量化睡眠脑电的非平衡性特征；其中，所述步骤3具体包括以下步骤：步骤3.1、对于有边界的两个区间以及和有边界的两个区间相邻的无边界的两个区间内侧进行模糊化处理，即每个元素按照不同的概率映射至两个区间，区间中点dm的向量距离隶属概率为1，随着向量距离偏离区间中心dm，向量距离所属区间的概率分布分别采用线性和二次函数进行模糊转化；步骤3.2、在无边界区间中，向量距离所属符号区间的概率分布分别采用倒数和负指数函数fE＝exp-r|di，j|进行模糊转化，其中，r为容差，di，j为闵可夫斯基距离；步骤3.3、通过模糊转化，生成模糊向量距离序列Sft＝{sf1，...sft，...sfL}，其中sft模糊向量距离形式为：sft＝s1，p1t；s2，p2t其中，p1t和p2t为不同的概率，s1和s2为映射的两个区间。

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