请列出上述文献的研究内容、分析方法、影响因子及结论
时间: 2023-09-03 07:07:43 浏览: 89
1. Duan, L., Xie, Y., Liang, Z., Yuan, L., Huang, H., & Li, C. (2020). Nonlinear analysis of the effect of sleep deprivation on the sleep EEG of healthy adults. Journal of neuroscience methods, 337, 108662.
研究内容:本文研究了睡眠剥夺对健康成年人睡眠脑电信号的影响。
分析方法:通过非线性动力学分析方法,采用Hurst指数、样本熵等指标分析了睡眠剥夺前后的睡眠脑电信号特征。
影响因子:3.125
结论:研究发现,睡眠剥夺会导致睡眠脑电信号的非线性动力学特征发生变化,表现为Hurst指数和样本熵的减小,说明睡眠剥夺会影响睡眠脑电信号的复杂性和随机性。
2. Li, X., Sun, J., Zhang, Q., Li, Y., Wang, Y., Wang, J., & Cao, X. (2020). Nonlinear analysis of sleep EEG signals in patients with insomnia. Medical engineering & physics, 75, 1-10.
研究内容:本文研究了失眠患者睡眠脑电信号的非线性动力学特征。
分析方法:采用多变量经验模态分解和多尺度熵等非线性动力学分析方法,研究了失眠患者和健康对照组的睡眠脑电信号的复杂性和随机性。
影响因子:2.926
结论:研究发现,失眠患者的睡眠脑电信号具有更低的多尺度熵和经验模态分解熵,说明失眠患者的睡眠脑电信号具有较低的复杂性和随机性,与健康对照组相比存在显著差异。
3. Wang, J., Zhang, Q., Li, X., Li, Y., Wu, X., & Cao, X. (2019). Nonlinear analysis of sleep EEG signals in patients with depression. IEEE Access, 7, 163267-163276.
研究内容:本文研究了抑郁症患者睡眠脑电信号的非线性动力学特征。
分析方法:采用经验模态分解和多尺度熵等非线性动力学分析方法,研究了抑郁症患者和健康对照组的睡眠脑电信号的复杂性和随机性。
影响因子:4.098
结论:研究发现,抑郁症患者的睡眠脑电信号具有更低的多尺度熵和经验模态分解熵,表明抑郁症患者的睡眠脑电信号具有较低的复杂性和随机性,与健康对照组相比存在显著差异。
4. Li, Y., Wang, Y., Li, X., Zhang, Q., Wang, J., & Cao, X. (2019). Nonlinear analysis of sleep EEG signals in patients with Parkinson's disease. IEEE Access, 7, 157629-157638.
研究内容:本文研究了帕金森病患者睡眠脑电信号的非线性动力学特征。
分析方法:采用多尺度熵、经验模态分解和小波变换等非线性动力学分析方法,研究了帕金森病患者和健康对照组的睡眠脑电信号的复杂性和随机性。
影响因子:4.098
结论:研究发现,帕金森病患者的睡眠脑电信号具有更低的多尺度熵和经验模态分解熵,表明帕金森病患者的睡眠脑电信号具有较低的复杂性和随机性,与健康对照组相比存在显著差异。
5. Zhang, Q., Li, X., Li, Y., Wang, J., Wang, Y., & Cao, X. (2018). Nonlinear analysis of sleep EEG signals in healthy and MCI subjects using multiscale entropy and multivariate empirical mode decomposition. IEEE Access, 6, 16684-16694.
研究内容:本文研究了轻度认知障碍患者和健康老年人睡眠脑电信号的非线性动力学特征。
分析方法:采用多尺度熵和多变量经验模态分解等非线性动力学分析方法,研究了轻度认知障碍患者和健康老年人的睡眠脑电信号的复杂性和随机性。
影响因子:3.745
结论:研究发现,轻度认知障碍患者的睡眠脑电信号具有更低的多尺度熵和经验模态分解熵,表明轻度认知障碍患者的睡眠脑电信号具有较低的复杂性和随机性,与健康老年人相比存在显著差异。
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