基于腦電信號分析的一類復(fù)雜系統(tǒng)故障特征提取方法的研究.pdf

1、大腦是我們目前所知的最復(fù)雜、最智能的動態(tài)信息處理系統(tǒng)。在某種意義上，大腦可以被看做一個不斷組織和重塑其功能連接的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論和非線性動力學(xué)方法成為各學(xué)科研究的熱點，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)，進行復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷。因此，研究腦電信號的特征提取方法具有重要的意義和應(yīng)用前景。

2、r>　　本文從非線性動力學(xué)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)兩個方面對腦電信號進行了分析研究。利用了兩種非線性動力學(xué)的分析方法來分析腦電信號，分別是信號的遞歸分析方法、信號的多元圖重心軌跡分析方法。遞歸分析法將時間序列放到了遞歸圖中，從遞歸圖中直觀展現(xiàn)出信號的特性和內(nèi)在規(guī)律。多元圖重心軌跡的分析方法將信號重構(gòu)出相空間，找到相空間的多維矢量雷達圖的重心軌跡，分析其重心軌跡的特征從而觀察信號的不同性質(zhì)。信號的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析是建立信號的網(wǎng)絡(luò)拓撲圖，觀察網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)找