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神经群模型动力学特性的非线性分析

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景第9-10页
    1.2 课题研究现状第10-14页
        1.2.1 脑电信号分析方法的研究现状第10-12页
        1.2.2 神经群模型的研究现状第12-13页
        1.2.3 复杂网络的研究现状第13-14页
    1.3 课题研究目的及意义第14页
    1.4 本文主要结构安排第14-16页
第2章 神经群模型及相关知识介绍第16-24页
    2.1 神经群模型第16-21页
        2.1.1 多动态神经群模型第16-19页
        2.1.2 神经群网络模型第19-21页
    2.2 相关知识介绍第21-23页
        2.2.1 排序熵算法和Rényi排序熵算法第21-22页
        2.2.2 Lorenz散点图分析方法第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 单通道脑电信号复杂性的定量分析第24-33页
    3.1 改进排序熵算法第24-26页
    3.2 研究步骤第26页
    3.3 仿真结果与分析第26-32页
        3.3.1 不同时间序列长度下的仿真结果与分析第28-29页
        3.3.2 不同嵌入维数下的仿真结果与分析第29-31页
        3.3.3 不同延迟时间下的仿真结果与分析第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 多通道脑电信号复杂性的定量分析第33-45页
    4.1 研究步骤第33页
    4.2 仿真结果与分析第33-44页
        4.2.1 不同耦合强度下的仿真结果与分析第33-39页
        4.2.2 不同重连概率下的仿真结果与分析第39-42页
        4.2.3 不同连接点个数下的仿真结果与分析第42-44页
    4.3 本章小结第44-45页
第5章 多节律脑电信号的Lorenz散点图分析第45-54页
    5.1 Lorenz散点图的构造方法第45-46页
    5.2 研究步骤第46页
    5.3 仿真结果与分析第46-52页
        5.3.1 单神经群模型模拟脑电信号的Lorenz散点图分析第46-49页
        5.3.2 多动态神经群模型模拟脑电信号的Lorenz散点图分析第49-52页
    5.4 本章小结第52-54页
结论第54-55页
参考文献第55-61页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第61-62页
致谢第62页

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