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[00901929]基于高斯Copula传递熵的肌间耦合网络分析方法

交易价格: 面议

所属行业: 网络

类型: 发明专利

技术成熟度: 通过小试

专利所属地:中国

专利号:CN202010715620.9

交易方式: 其他

联系人:

所在地:浙江杭州市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

本发明公开了一种基于高斯Copula传递熵的肌间耦合网络分析方法。本发明首先采用高斯Copula函数估计传递熵,然后采集了8名健康被试和5名卒中患者执行及物运动任务时5通道的表面肌电信号,利用快速傅里叶变换提取出α、β和γ频段信息,进而采用高斯Copula传递熵作为测度建立肌间耦合网络,最后通过网络拓扑参数分析肌间特征频段的功能耦合和信息流向特征。本发明避免了对联合概率密度的估计,能更好地推断出复杂网络中因果关系,对于挖掘潜在的运动控制机制和运动功能康复评估具有良好的应用价值。
本发明公开了一种基于高斯Copula传递熵的肌间耦合网络分析方法。本发明首先采用高斯Copula函数估计传递熵,然后采集了8名健康被试和5名卒中患者执行及物运动任务时5通道的表面肌电信号,利用快速傅里叶变换提取出α、β和γ频段信息,进而采用高斯Copula传递熵作为测度建立肌间耦合网络,最后通过网络拓扑参数分析肌间特征频段的功能耦合和信息流向特征。本发明避免了对联合概率密度的估计,能更好地推断出复杂网络中因果关系,对于挖掘潜在的运动控制机制和运动功能康复评估具有良好的应用价值。

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