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文档简介

备的测试数据序列和对应的标准数据序列的多2通过预设的精度验证模型,校验脑电采集设备的采集精度;所述预设在所述脑电采集设备的采集精度满足要求时,通过所述脑利用带通滤波器分别对所述标准数据序列和所标准频点信号序列和测试频点信号序列;分别计算所述标准频点信号序列和所述测试频点信号序列中每个频点信号的特征向利用局部离群因子算法对所述标准特征向量序列集和所述测试特征向量序列集进行将所述测试统计量序列与所述标准控制限序列进行比较,确定脑序列集对应的LOF统计量序列和标准训练将所述标准特征向量序列集对应的LOF统计量序列作为标准统计量序列;如果所述测试统计量序列中的每个统计量均比其对应于所述标准控制限序列中的控3将所述脑电特征序列集输入至及脑电训练模型序列中,确定每将每个尺度下的脑电统计量序列与对应的脑电控制限序列进行比较,得到二值化序选取多个尺度的时间窗对所述第三信号序列进行特征化处理,得到麻醉状态脑电统计量序列以及脑电训练模型序列;利用核密度估计拟合所述极值序列的分布曲线,并获取所述分布曲线的所有极小值,脑电信号获取模块,用于在所述脑电采集设备的采集精采集设备获取脑电信号数据序列;脑电状态识别模块,用于利用多尺度窗脑电状态分析模型对所述脑电信状态脑电数据序列确定的脑电训练模型序列和脑电控制限理器执行的计算机可执行指令,所述处理器执行所述计算机可执行指令以实现权利要求145列确定的脑电训练模型序列和脑电控制限序6特征向量序列集和测试特征向量序列集进行计算,得到标准统计量序列和测试统计量序法对标准特征向量序列集进行计算,得到标准特征向量序列集对应的LOF统计量序列和标选取多个尺度的时间窗对第三信号序列进行特征化处理,得到麻醉状态脑电特征序列集;脑电控制限序列。校验过程包括:基于脑电采集设备的测试数据序列和对应的标准数据序列的多频点滤波、用于在脑电采集设备的采集精度满足要求时,通过脑电采集设备获取脑电信号数据序列;7术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范8步骤S106,利用多尺度窗脑电状态分析模型对脑电信号数据序列进行状态识别,;序列X;得到标准频点信号序列和测试频点信号序列;k个频点,利用带通滤波器分别对标准数据序列x和测试数据序列进行滤波分别得到标准频点信号序列和测试频点信号序列;9将标准特征向量序列集对应的LOF统计量序列作为标准统计量序列;将测试特征向量序列标准数据序列的精度满足采集要求对应的标准频点信号序列的标练模型序列M,。对于测试数据序列r中对应的测试频点信号序列的测试特征向量序列集中的特征向量序列输入到对应的标准训练;去和标准数据序列x中异常数据的比例nt03p-0s)去确定对应的标准控制限7,。[0030]如果测试统计量序列中的每个统计量均比其对应于标准控制限序列中的控制限50Hz以下的脑电信号在不同药物作用的脑电的特征并不一致。这使得在50Hz以下的脑电信号很难用统一的指标评价大脑状态。对幅值信号lbel获取其所有极大值序列;对极大值序列ipk3设置固定阈值th,排除强干扰伪迹,得到极值序列记为;利用核密度估计拟合序列的分布曲线,获取分布曲线S所有极小值,选取多个尺度的时间窗对滤波后的第二信号序列进行特征化处理,得到脑电特值化序列;K,K…,K,进行比较,将序列Q(i=1,2,…,m)中小于K,(i=1,2…,m)赋值为0,否则为1,得到二值化序列7(i=1,2…,m);二值化序列为01组成的序列。[0037]对所有尺度下的二值化序列按如下公式进行加权处理,得到脑电状态识别指标statelndex:;K,K…,K,的确定过程如下:态脑电数据进行带通滤波,得到滤波后的第三信号序列,其中滤波器的截止频率,且;利用局部离群因子算法计算得到每个尺度下LOF统计量,即麻醉状态脑电统计量序列及脑电训练模型序列;度方法确定麻醉状态脑电统计量序列的脑电控制限序列K,K…,K,。确定是基于麻醉状态脑电数据序列确定的脑电训练模型序列和脑电控制限序将标准特征向量序列集对应的LOF统计量序列作为标准统计量序列;将测试特征向量序列确定麻醉状态脑电统计量序列的脑电控制限序列。[0047]本申请实施例提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相信连接,可以使用互联网,广域网,本地网,城域网等。总线62可以是ISA(IndustryStandardArchitecture,工业标准体系结构)总线、PCI(PeripheralComponentInterconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustryStandard体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件便于描述本申请和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置

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