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传递熵算法研究进展及其应用 李天翔.pdf

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文档介绍

文档介绍:生物医学工程学杂志
Journal of Biomedical Engineering
ISSN 1001-5515,CN 51-1258/R
的神经生理活动机制。为克服线性算法无法有效分析信号非线性特征的局限性,研究人员提出了传递熵(TE)算
法。近年来,随着脑功能网络概念的引入,TE作为非线性时间序列多元分析的有力工具被不断优化。本文先介
绍了TE算法的原理以及相关改进算法的研究进展,探讨比较了它们各自的特点,然后总结了TE算法在电生理
信号分析领域的应用。最后,结合近几年的研究进展,探讨了TE目前存在的问题,并展望了其未来的发展方向。
【关键词】  传递熵;脑功能网络;神经信号分析
Research Progress and Application of Transfer Entropy Algorithm
LI Tianxiang 1, 2, 3, LI Shuangyan 1, 2, 3
1. State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment, School of Electrical Engineering, Hebei University of
Technology, Tianjin 300130, P. R. China
2. Key Laboratory of Electromagnetic Field and Electrical Apparatus Reliability of Hebei Province, School of Electrical Engineering, Hebei
University of Technology, Tianjin 300130, P. R. China
3. Tianjin Key Laboratory of Bioelectromagnetic Technology and Intelligent Health, Hebei University of Technology, Tianjin 300130,
P. R. China
Corresponding author: LI Shuangyan, Email: ******@
【Abstract】 In recent years, exploring the physiological and pathological mechanisms of brain functional
integration from the neural network level has become one of the focuses of neuroscie

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