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脑电非线性时间序列仿真研究     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Simulation Research on EEG Nonlinear Time Series
【作者】 范金锋;
【导师】 陈小平; 邵晨曦;
【学位授予单位】 中国科学技术大学;
【学科专业名称】 计算机软件与理论
【学位年度】 2007
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 中国科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2007-07-31
【关键词】 脑电; 非线性时间序列; 定性仿真; 定性行为; 模糊推理系统; 相空间重构; 定性相空间; 机器学习;
【英文关键词】 EEG; nonlinear time series; qualitative simulation; qualitative behavior; fuzzy inference system; phase-space reconstruction; qualitative phase space; machine learning;
【中文摘要】 人脑是复杂的非线性动力学系统，脑科学研究已成为21世纪最重要的研究热点之一。自上世纪20年代脑电(EEG)被发现以来，人类便开始利用脑电对大脑进行无创伤性研究，从而脑电在许多领域都起到了重要作用。在生物医学中，脑电被作为医疗诊断和疾病治疗的有效手段；在认知研究中，脑电作为研究人类思维起源的主要工具；在脑-机接口(BCI)中，脑电作为人机交互的主要媒介。为了能够更有效地将脑电运用于这些领域，高效正确的分析方法是必须的，此外，方法能否对脑电和脑电所刻画的系统做出合理且有意义的解释是在理论和实践中需要考虑的重要标准。传统的方法从频谱和统计学的角度研究脑电时间序列，能够对脑电的部分特征给出详细的解释，为脑电在这些领域中的有效应用作出了一定贡献。然而，这些方法无法对大脑的非线性动力学性质进行深入有效的理解。本文从非线性动力学和定性仿真的角度研究脑电，给出了相应的分析方法和实验结果。在本文中，作者从以下5个方面对脑电非线性时间序列进行仿真研究： (1)在构建癫痫状态大脑的结构化模型的基础上，提出了一种从癫痫行为的定性仿真(QSIM)构建模糊推理系统(FIS)的方法，将QSIM...
【英文摘要】 The research on the human brain, which is one of the most complex nonlinear dynamics systems, has become one of the hottest areas and will be full developed in the 21st century. After the discovery of electroencephalogram (EEG) in 1929 by Hans Berger, EEG has been utilized as a non-invasive method to study the brain and plays an important role in many areas. In biomedicine, EEG is an efficient tool to diagnose and treat some brain disorders, and in cognitive science, EEG is a key to open the do...
【更新日期】 2007-08-30

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