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秦、李;王跃东

非参数谱分析及其在EEG时间序列癫痫特征描述中的应用。 （英语） Zbl 1156.62059号

附录申请。斯达。 2，第4期，1432-1451（2008）.
摘要：了解癫痫发作的起始过程及其传播模式是癫痫研究中的一项关键任务。癫痫发作前脑电图（EEG）的特征，如振荡功率和高频活动，被认为是癫痫发作和传播模式的指示。我们使用非参数谱估计方法分析癫痫EEG时间序列，以提取癫痫特异性功率和特征频率（或频带）的信息。因为在癫痫发作之前，脑电图可能会变得非平稳，所以我们开发了平稳过程和局部平稳过程的方法。基于惩罚Whittle似然，我们提出了直接广义最大似然（GML）和广义近似交叉验证（GACV）在平稳过程的平滑样条谱估计和局部平稳过程的光滑样条方差分析时变谱估计中估计平滑参数的方法。我们还提出了置换方法来测试局部平稳过程是否平稳。大量仿真表明，所提出的直接方法，尤其是直接GML，是稳定的，并且性能优于其他现有方法。我们将所提出的方法应用于癫痫患者的颅内脑电图（IEEG），以了解癫痫的发生过程。

引用于8文件

MSC公司：

62M15型 随机过程和谱分析的推断
92 C55 生物医学成像和信号处理
62G05型 非参数估计
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
92 C50 医疗应用（通用）
62G10型 非参数假设检验

关键词：

脑电图;癫痫;GACV公司;GML公司;局部平稳过程;置换试验;平滑参数;平滑样条曲线;SS方差分析

软件：

美国astsa;全球供应链
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Qin}和\textit{Y.Wang}，Ann.Appl。Stat.2，No.4，1432--1451（2008；Zbl 1156.62059）
全文： 内政部 arXiv公司

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