【摘 要】
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为有效利用运动想象脑电信号（Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG）的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用，本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法 .首先，对每导MI-EEG进行连续小波变换，求得其时-频-能量矩阵；然后，将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接，得到各导联的一维时频能量序列；最后
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.62173010,No.11832003）；
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为有效利用运动想象脑电信号（Motor Imagery Electroencephalogram,MI-EEG）的频域信息并精确反映脑电极之间的非线性因果交互作用，本文提出一种基于连续小波变换和符号传递熵的脑功能网络构建方法 .首先，对每导MI-EEG进行连续小波变换，求得其时-频-能量矩阵；然后，将与运动想象密切相关的频带内各频率所对应的时间-能量序列依次拼接，得到各导联的一维时频能量序列；最后，基于任意两电极时频能量序列间的符号传递熵计算连接矩阵，构建脑功能网络.实验结果表明，以电极时频能量序列间的符号传递熵构建的脑功能网络，能够有效反映MIEEG的时频特征和非线性特征信息传递，相比于传统脑网络构建方法，更有利于增强不同运动想象任务的可分性.
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