腦電信號(hào)混沌特性的研究與應(yīng)用.pdf

1、腦電信號(hào)作為人腦復(fù)雜電生理過程的表現(xiàn)，其中包含了與人腦的生理結(jié)構(gòu)、狀態(tài)相關(guān)的豐富信息，而由于其自身高度的復(fù)雜性，人們對(duì)腦電的這種不規(guī)律的振蕩行為至今尚未完全理解。腦電信號(hào)被認(rèn)為是一種不具備各態(tài)歷經(jīng)性的非平穩(wěn)信號(hào)，傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法往往不能有效地反映出大腦的活動(dòng)過程，而非線性動(dòng)力學(xué)方法，如混沌、分岔等，為腦電的研究與應(yīng)用提供了新的方法與途徑。
　　目前腦電信號(hào)混沌特性的研究雖然取得了一定成果，但對(duì)于大腦在不同內(nèi)外部因素影響下可能出現(xiàn)

2、的復(fù)雜行為方面，仍有許多問題需要進(jìn)一步認(rèn)識(shí)。本文研究了幾類腦電模型在不同因素作用下，腦電的混沌動(dòng)力學(xué)行為。提出了一類帶有時(shí)延的腦電模型，其中包含了疾病、衰老等可能因素對(duì)大腦信息傳遞的影響，研究了時(shí)延狀態(tài)下腦電模型的Hopf分岔和振蕩現(xiàn)象。針對(duì)時(shí)延因素的影響，進(jìn)一步提出了一種導(dǎo)數(shù)反饋控制方法，消除了時(shí)延帶來的影響，其研究結(jié)果為相關(guān)臨床和實(shí)驗(yàn)研究提供了理論基礎(chǔ)。本文還研究了由興奮型和抑制型兩種耦合神經(jīng)元集群所表達(dá)的腦電模型，在對(duì)其進(jìn)行降階，

3、線性化等處理后，得到了其穩(wěn)定條件。通過改變神經(jīng)元集群興奮性輸入，研究了模型發(fā)生的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)過程。通過繪制分岔圖和Lyapunov指數(shù)圖，直觀地驗(yàn)證了在不同輸入強(qiáng)度下模型的分岔、周期窗、混沌等動(dòng)力學(xué)行為?？紤]到誘發(fā)電位等實(shí)驗(yàn)中外部刺激因素，研究了一類腦皮層功能柱模型，通過改變錐體細(xì)胞與神經(jīng)元之間的連接數(shù)量，得到了不同頻率成分的腦電形式。在一定的外部刺激下，模型出現(xiàn)了Hopf分岔，研究了該模型的穩(wěn)定狀態(tài)與周期振蕩之間的關(guān)系。
　　腦-

4、機(jī)接口是一種全新的人機(jī)接口方式，是近年來腦功能研究的熱點(diǎn)課題。腦-機(jī)接口技術(shù)可以恢復(fù)有嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙患者的正常運(yùn)動(dòng)功能，提高其生活質(zhì)量。為了將腦電信號(hào)的混沌特征應(yīng)用于假手控制系統(tǒng)，在理論研究的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了與視覺輸入相關(guān)的腦電實(shí)驗(yàn)，研究視覺輸入對(duì)腦電非線性特征的影響。通過運(yùn)用多種混沌時(shí)間序列分析方法，分析了在有視覺輸入和無視覺輸入兩種狀態(tài)下腦電關(guān)聯(lián)維數(shù)的變化過程，在無視覺輸入的情況下大腦的活動(dòng)更多的表現(xiàn)為自治狀態(tài)，復(fù)雜程度降低，而在有

5、視覺輸入時(shí)腦電信號(hào)中包含了視覺信息加工等諸多因素，復(fù)雜度較高。進(jìn)一步提出了一種連續(xù)計(jì)算腦電混沌維數(shù)復(fù)雜度的方法，獲得了腦電信號(hào)關(guān)聯(lián)積分的線性區(qū)間，基于對(duì)原始數(shù)據(jù)的分割，降低了算法的計(jì)算負(fù)載，并討論了如何消除數(shù)據(jù)分段對(duì)維數(shù)復(fù)雜度計(jì)算的影響，通過數(shù)值仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。
　　最后，在理論與實(shí)驗(yàn)分析的基礎(chǔ)上，開發(fā)了一套基于腦電混沌特征的假手控制系統(tǒng)。設(shè)計(jì)開發(fā)了系統(tǒng)的硬件平臺(tái)，包括信號(hào)放大，濾波處理，信號(hào)隔離，模數(shù)轉(zhuǎn)換等環(huán)節(jié)，進(jìn)一步