【摘 要】
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该文从神经学科的基本理论出发,对脑波信号的非线性混沌学研究方法进行全面的分析.特别是彻底的分析了脑电分形研究中的相空间重构技术与GP算法,对其在研究脑电信息中的作用
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该文从神经学科的基本理论出发,对脑波信号的非线性混沌学研究方法进行全面的分析.特别是彻底的分析了脑电分形研究中的相空间重构技术与GP算法,对其在研究脑电信息中的作用及应用中所遇到的问题进行了全面分析.针对GP算法应用脑电信息处理时存在的问题以及EEG的自身特点,该文首先引入多导相空间重构技术(MART)对EEG的时空信息加以处理,它有效的降低了由于嵌入维数增加而使噪声增加的问题,并且采用多导相空间重构技术和修正的GP算法,可以得到反蚋脑部整体混沌特征的分维结果.为了使非线性分析方法在对脑电信息处理时所得结论更稳定且更具可比性,该文提出一种脑特征波的自动检测及伪差消除技术,以"提纯"脑波.在实际应用及自动检测中,该文以脑癫痫波为检测对象,以软件的形式消除信号中的伪差,自动截取相应特征的癫痫波,为进一步的非线性分析作好准备.
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