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我们使用顺序分析和空间置换熵来区分眼睛睁开和闭眼的静息脑状态。为此，我们分析了来自109名健康受试者的64个电极记录的脑电图数据，在两个一分钟的基线运行下：一只眼睛睁开，另一个闭着眼睛。我们使用空间序数分析来区分这些状态，其中评估了置换熵，考虑到每次时电极的空间分布。我们分析了仅考虑Alpha波段频率（8 - 12 Hz）的原始和后处理数据，这对于大脑中的静息状态很重要。我们得出的结论是，空间序数分析捕获了有关不同电极中时间序列之间相关性的信息。这允许在原始数据和过滤数据中闭上眼睛和眼睛打开静止状态。过滤数据仅放大状态之间的区别。重要的是，我们的方法不需要EEG信号预处理，这对于实时应用来说是一个优势，例如大脑计算机接口。
空间置换熵区分静止的大脑状态
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