腦電時間序列非線性高性能計算與仿真.pdf

1、人腦是復雜的非線性動力學系統(tǒng)，腦科學研究已成為21世紀最重要的研究熱點之一。自上世紀20年代腦電(EEG)被發(fā)現(xiàn)以來，人類便開始利用腦電對大腦進行無創(chuàng)傷性研究，從而腦電在許多領域都起到了重要作用。傳統(tǒng)的方法從頻譜和統(tǒng)計學的角度研究腦電時間序列，能夠?qū)δX電的部分特征給出詳細的解釋，為腦電在這些領域中的有效應用做出了一定貢獻。然而，這些方法無法對大腦的非線性動力學性質(zhì)進行深入有效的分析。本文討論腦電時間序列的非線性動力學高性能計算與分析方法

2、。 非線性時間序列動力學分析分為相圖重構(gòu)和幾何特征值刻畫兩個重要步驟。兩個步驟現(xiàn)存較多分析方法，本文通過分析比較這些方法后選擇了較佳的且適合腦電分析的方法。然而這些方法的均存在時空復雜度較高的缺點，給對實際系統(tǒng)分析帶來困難，本文對其進行了優(yōu)化、改進和并行化，較大程度提升了其效率，并提高了計算結(jié)果正確率。本文還設計了EEG非線性動力學高性能計算與分析系統(tǒng)，可以高速分析實際腦電數(shù)據(jù)。本文最后對睡眠腦電數(shù)據(jù)和癲癇腦電數(shù)據(jù)進行了計算，并