本文關(guān)鍵詞：基于腦電信號(hào)分析的一類復(fù)雜系統(tǒng)故障特征提取方法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：大腦是我們目前所知的最復(fù)雜、最智能的動(dòng)態(tài)信息處理系統(tǒng)。在某種意義上，大腦可以被看做一個(gè)不斷組織和重塑其功能連接的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和非線性動(dòng)力學(xué)方法成為各學(xué)科研究的熱點(diǎn)，這為我們研究大腦這一復(fù)雜巨系統(tǒng)提供了新的途徑。我們分析研究大腦這一復(fù)雜系統(tǒng)的故障輸出特征，可以預(yù)測和治療一些大腦疾病。從這個(gè)角度出發(fā)，研究大腦的工作也可以模擬建立人工智能系統(tǒng)，進(jìn)行復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷。因此，研究腦電信號(hào)的特征提取方法具有重要的意義和應(yīng)用前景。 本文從非線性動(dòng)力學(xué)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)方面對腦電信號(hào)進(jìn)行了分析研究。利用了兩種非線性動(dòng)力學(xué)的分析方法來分析腦電信號(hào)，，分別是信號(hào)的遞歸分析方法、信號(hào)的多元圖重心軌跡分析方法。遞歸分析法將時(shí)間序列放到了遞歸圖中，從遞歸圖中直觀展現(xiàn)出信號(hào)的特性和內(nèi)在規(guī)律。多元圖重心軌跡的分析方法將信號(hào)重構(gòu)出相空間，找到相空間的多維矢量雷達(dá)圖的重心軌跡，分析其重心軌跡的特征從而觀察信號(hào)的不同性質(zhì)。信號(hào)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析是建立信號(hào)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，觀察網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)找到網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)對應(yīng)的信號(hào)的特征。 通過分析腦電信號(hào)的遞歸圖，發(fā)現(xiàn)疾病狀態(tài)下的腦電信號(hào)有著一定的混沌的規(guī)律而正常的腦電信號(hào)沒有此規(guī)律；提取腦電信號(hào)的多元圖重心軌跡矩特征量可以區(qū)分癲癇發(fā)作時(shí)期和正常時(shí)期的腦電信號(hào)；通過建立腦電信號(hào)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以觀察出腦電信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特征，用于辨識(shí)癲癇發(fā)作時(shí)期和正常時(shí)期的腦電信號(hào)具有很好的效果。癲癇信號(hào)的特征提取為癲癇的診斷與預(yù)測提供了一定的理論依據(jù)，同時(shí)為復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷方法提供了新的思路。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 相空間重構(gòu) 腦電時(shí)間序列 遞歸分析 多元圖 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：河北科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN911.6;R741.044
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景和意義9-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀和應(yīng)用前景分析11-13
• 1.2.1 復(fù)雜系統(tǒng)的應(yīng)用11-12
• 1.2.2 腦電信號(hào)研究的發(fā)展12
• 1.2.3 非線性動(dòng)力學(xué)在研究腦電信號(hào)中的應(yīng)用12-13
• 1.3 研究內(nèi)容13-15
• 第2章 相空間重構(gòu)理論與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論15-23
• 2.1 相空間重構(gòu)理論15-18
• 2.1.1 延遲時(shí)間間隔的確定15-17
• 2.1.2 嵌入維數(shù)的選取17-18
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論18-22
• 2.2.1 復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)18-21
• 2.2.2 腦網(wǎng)絡(luò)21-22
• 2.2.3 時(shí)間序列的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第3章 遞歸分析23-33
• 3.1 遞歸分析背景及發(fā)展23
• 3.2 遞歸圖原理23-24
• 3.3 典型信號(hào)的遞歸圖24-27
• 3.3.1 正弦信號(hào)遞歸圖25
• 3.3.2 隨機(jī)信號(hào)遞歸圖25-26
• 3.3.3 洛倫茲信號(hào)遞歸圖26-27
• 3.4 遞歸定量分析27-29
• 3.5 基于遞歸圖的癲癇腦電信號(hào)分析29-31
• 3.6 本章小結(jié)31-33
• 第4章 多元圖重心軌跡分析33-45
• 4.1 多元圖表示法研究現(xiàn)狀33-34
• 4.2 雷達(dá)圖34-36
• 4.3 多元圖特征提取36-37
• 4.3.1 多元圖面積特征36
• 4.3.2 多元圖重心矢量特征36-37
• 4.4 典型信號(hào)的雷達(dá)圖相空間嵌入及重心軌跡37-41
• 4.4.1 正弦信號(hào)多元圖重心軌跡38
• 4.4.2 洛倫茲信號(hào)多元圖重心軌跡38-40
• 4.4.3 隨機(jī)信號(hào)多元圖重心軌跡40-41
• 4.5 重心軌跡矩特征量41
• 4.6 腦電信號(hào)的多元圖相空間重心軌跡41-42
• 4.7 腦電信號(hào)的重心軌跡矩特征量分析及辨識(shí)42-44
• 4.8 本章小結(jié)44-45
• 第5章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析45-59
• 5.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的特征度量46-48
• 5.1.1 平均路徑長度46
• 5.1.2 度分布46-47
• 5.1.3 聚類系數(shù)47-48
• 5.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的可視圖建網(wǎng)方法48-54
• 5.2.1 map 神經(jīng)元模型可視圖建網(wǎng)方法49-51
• 5.2.2 腦電信號(hào)的可視圖建網(wǎng)方法51-54
• 5.3 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的局部可視圖建網(wǎng)方法54-58
• 5.3.1 癲癇腦電信號(hào)的局部可視圖建網(wǎng)方法55-57
• 5.3.2 癲癇腦電信號(hào)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特性分析57-58
• 5.4 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-67
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文67-69
• 致謝69

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