【摘 要】
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为提取脑信息处理过程中的动态特征参数，提出运用基于相空间重构思想的时间序列分维算法（GP算法）．讨论了G-P算法的3个重要参数（即无标度域、嵌入维数和延时）的确定规则，记录大脑在不
【机 构】
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北京理工大学机械与车辆工程学院,北京理工大学管理与经济学院
【基金项目】
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教育部博士学科点专项科研基金资助课题(20010007016)
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为提取脑信息处理过程中的动态特征参数，提出运用基于相空间重构思想的时间序列分维算法（GP算法）．讨论了G-P算法的3个重要参数（即无标度域、嵌入维数和延时）的确定规则，记录大脑在不同状态下的EEG信号并计算其关联维数．实验结果表明，EEG联维数能够反映脑信息处理过程中的神经元群活动状态，可作为脑信息处理的非线性特征参数．
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