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脑电图（EEG）是一种广泛使用的神经影像学技术，可记录大脑的电活动。EEG分析为大脑动力学和对神经过程的理解提供了宝贵的见解。 由于脑电图数据分析在很大程度上依赖于信号处理和统计分析，因此拥有一个可靠的脑电图数据的稳健框架至关重要。 用于脑电图数据分析的一个非常有用的框架是使用算法复杂度度量。 算法复杂性是对给定数据序列（例如EEG波形）的复杂性的度量。 它提供了一种量化脑电图数据中的随机性和可预测性量的方法。 以及传统的复杂性度量，例如样本熵，Hurst指数，多尺度熵等，还有一种涉及Kolmogorov-Chaitin算法复杂性的方法，这是一种用于测量一系列信息复杂性的数学方法。 它基于这样的想法，即无法通过更简单的算法压缩或表示复杂的信息字符串。 使用Kolmogorov-Chaitin复杂性的优点包括其客观性，非线性，捕获内容和鲁棒性的能力。 本文介绍了以后方法的基础知识，并显示了如何用于脑电图数据上的机器学习。EEG分析为大脑动力学和对神经过程的理解提供了宝贵的见解。由于脑电图数据分析在很大程度上依赖于信号处理和统计分析，因此拥有一个可靠的脑电图数据的稳健框架至关重要。用于脑电图数据分析的一个非常有用的框架是使用算法复杂度度量。算法复杂性是对给定数据序列（例如EEG波形）的复杂性的度量。它提供了一种量化脑电图数据中的随机性和可预测性量的方法。以及传统的复杂性度量，例如样本熵，Hurst指数，多尺度熵等，还有一种涉及Kolmogorov-Chaitin算法复杂性的方法，这是一种用于测量一系列信息复杂性的数学方法。它基于这样的想法，即无法通过更简单的算法压缩或表示复杂的信息字符串。使用Kolmogorov-Chaitin复杂性的优点包括其客观性，非线性，捕获内容和鲁棒性的能力。本文介绍了以后方法的基础知识，并显示了如何用于脑电图数据上的机器学习。
摩尔多瓦共和国
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