研究目的：帕金森病丘脑底核 beta 频段神经波动与帕金森病的治疗密切相关。本文基于小波包变换,对局部场电位信号beta 频段同步化和模式特征进行分析,寻找一种用于闭环脑深部刺激器的自适应神经调控刺激策略。方法：对场电位信号使用小波包变换得到小波系数,进而将 beta 频段小波包系数度量beta 成分的同步化水平和模式特征,然后利用动态阈值判别模型得到实时的阈值,进行脑功能状态的判定。当小波包系数超过阈值时,给予刺激。最后用一段仿真信号对该方法的有效性,包括敏感性及特异性,进行检验。结果：实验结果表明,Beta 成分存在区别于随机状态的特定模式,表现为高幅度小波包系数,利用动态阈值判别模型,得到实时的阈值,从而进行自适应闭环神经调控。该方法在模拟信号中的敏感性和特异性都达到了90％。结论：本文通过同步化和模式特征的有效结合,实现了脑功能状态的准确判定,为深部脑刺激提供了一种基于信号内在模式特征的自适应闭环调控策略。