基于小波相干的腦網(wǎng)絡構(gòu)建與分析方法.pdf

1、相干分析能夠找出研究現(xiàn)象之間的同步關系，小波相干腦網(wǎng)絡是以EEG基礎進行構(gòu)建的，它可以從全腦的角度分析大腦功能組織原理和動態(tài)演化規(guī)律，從而加深對人腦認知的理解。
　　本文對事件相關電位的神經(jīng)電生理基礎、基本特點和基本方法進行了詳細的研究，為了驗證本文提出的基于小波相干的腦網(wǎng)絡構(gòu)建與分析方法的有效性，使用聽覺事件相關電位的方法設計了聽覺認知實驗，采用oddball實驗模式設計了三種不同的刺激，并針對實驗對EEG數(shù)據(jù)進行了采集和預處理

2、。除此之外，針對傅里葉變換在非穩(wěn)定信號相干分析中精確度不足的問題，本文提出了一種小波相干的方法，可以同時在時域和頻域展現(xiàn)信號的特征，并利用聽覺認知實驗的數(shù)據(jù)進行了小波相干的計算和分析，得到了人腦的不同腦區(qū)在不同聽覺刺激下的同步性狀況。
　　為了從更全面的角度研究人腦聽覺認知，本文使用基于小波相干的復雜網(wǎng)絡方法，將小波相干值作為復雜網(wǎng)絡連接邊的權(quán)值，構(gòu)建了不同閾值下的小波相干加權(quán)網(wǎng)絡，并采用更具認知學意義的加權(quán)聚類系數(shù)和加權(quán)特征路徑

3、長度對小波相干加權(quán)網(wǎng)絡進行了分析，證明了本文方法得到的復雜網(wǎng)絡有著明顯的小世界特性，并得到了人腦在不同刺激下的差異，并建立了閾值 T的自動確定方法和活躍腦區(qū)的自動挖掘方法，通過同其他腦網(wǎng)絡分析指標的對比表明基于小波相干的復雜網(wǎng)絡方法在聲音差異神經(jīng)處理機制方面是有效的。
　　最后，針對復雜網(wǎng)絡方法的閾值選取問題，本文研究了一種基于小波相干的最小生成樹方法，結(jié)合短時窗的方法分析了最小生成樹的屬性，實現(xiàn)了腦區(qū)之間數(shù)據(jù)關系的可視化，得到了