基于MATLAB GUI的脑电网络分析系统
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 脑科学研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状和趋势 | 第12-18页 |
| 1.2.1 脑电概述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 复杂网络在脑网络研究上的应用 | 第14-16页 |
| 1.2.3 脑网络研究方法 | 第16-18页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第18页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 系统分析与设计 | 第20-28页 |
| 2.1 需求分析 | 第20-21页 |
| 2.1.1 可行性分析 | 第20页 |
| 2.1.2 功能需求 | 第20-21页 |
| 2.1.3 开发环境与用户 | 第21页 |
| 2.2 系统设计 | 第21-27页 |
| 2.2.1 File模块 | 第23-24页 |
| 2.2.2 Preprocessing模块 | 第24-25页 |
| 2.2.3 Processing模块 | 第25页 |
| 2.2.4 Inverse模块 | 第25页 |
| 2.2.5 Connectivity模块 | 第25-26页 |
| 2.2.6 Batching模块 | 第26页 |
| 2.2.7 Statistic模块 | 第26-27页 |
| 2.2.8 Help模块 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 数据预处理 | 第28-40页 |
| 3.1 数据读取与显示 | 第28-29页 |
| 3.2 坏导剔除和修复 | 第29-31页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 处理结果 | 第30-31页 |
| 3.3 参考转换 | 第31-34页 |
| 3.3.1 REST算法原理 | 第32-33页 |
| 3.3.2 REST处理结果 | 第33-34页 |
| 3.4 滤波 | 第34-36页 |
| 3.4.1 滤波效果 | 第34-36页 |
| 3.5 伪迹去除 | 第36-39页 |
| 3.5.1 ICA算法原理 | 第36-37页 |
| 3.5.2 伪迹去除结果 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 脑电时空分析 | 第40-50页 |
| 4.1 功率谱分析 | 第40-42页 |
| 4.1.1 处理结果 | 第40-42页 |
| 4.2 PCA主成分分析 | 第42-45页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 PCA时空分析结果 | 第43-45页 |
| 4.3 ICA独立成分分析 | 第45-46页 |
| 4.3.1 ICA时空分析结果 | 第45-46页 |
| 4.4 脑电逆问题 | 第46-49页 |
| 4.4.1 MNS原理 | 第46-47页 |
| 4.4.2 MNS源定位结果 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 网络分析 | 第50-73页 |
| 5.1 网络分析流程 | 第50-51页 |
| 5.2 邻接矩阵计算方法 | 第51-59页 |
| 5.2.1 相关 | 第51页 |
| 5.2.2 相干 | 第51-52页 |
| 5.2.3 相位同步 | 第52-53页 |
| 5.2.4 相位滞后指数 | 第53页 |
| 5.2.5 格兰杰因果 | 第53-54页 |
| 5.2.6 定向传递函数 | 第54-55页 |
| 5.2.7 自适应定向传递函数 | 第55-57页 |
| 5.2.8 部分定向相干 | 第57页 |
| 5.2.9 系统实现 | 第57-59页 |
| 5.3 连接拓扑图 | 第59-63页 |
| 5.3.1 无向网络连接 | 第59-61页 |
| 5.3.2 有向网络连接 | 第61-63页 |
| 5.4 网络属性 | 第63-66页 |
| 5.4.1 网络属性基本概念 | 第64-65页 |
| 5.4.2 网络属性结果 | 第65-66页 |
| 5.5 批处理 | 第66-69页 |
| 5.5.1 批量处理数据 | 第66-67页 |
| 5.5.2 批量显示数据 | 第67-69页 |
| 5.6 统计分析 | 第69-72页 |
| 5.6.1 数据二分类 | 第69-70页 |
| 5.6.2 拓扑结构差异 | 第70-71页 |
| 5.6.3 网络属性差异 | 第71-72页 |
| 5.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第82-83页 |
