简介：本文主要研究在不同频率声音刺激下的脑电信号特征。通过设计实验方案获取脑电数据，利用小波变换将脑电数据分解为不同频带信号，实现各频带信号的功率谱计算，应用模极大值检测脑电信号中的突变点，提取大脑在不同频率声音刺激下的特征，分析了人脑与声音刺激的关系，实验结果对脑机接口以及盲人导行等研究具有重要价值。

简介：本文提出了一种不同类型神经生理信号的实时评价方法。这种方法可以在一个系统中自动实时地处理多种神经生物信号,包括EEG、EMG、EOG等。它可以显示信号波形、计算特征参数、指出掺杂在信号中的各种噪声等。因此,这种方法不仅可以在线地预处理原始神经生理信号,也可以基于用户需求对信号进行评价。系统输出的合格神经生理信号可以被用于辅助医生解析神经生理信号,从而诊断疾病或者向患者提供建议。本方法可以根据用户需求进一步扩展功能。

简介：小世界是一种以较低的连接和能量成本实现高效的信息分离与整合的网络结构,而人脑网络具有显著的小世界特性。在弥散张量成像（diffusiontensorimaging,DTI）脑网络的研究中,如何有效地量化和评估网络的小世界属性依然是研究中存在的一个关键问题。在研究文中,我们首先概括了已有小世界属性评估指标及其存在的问题,随后提出了一种新的基于网络全局效率和局部效率的小世界属性评估指标。为了验证该指标的有效性,我们基于75个中老年人的DTI脑网络对其进行了应用与评估。与传统指标相比,该指标对研究对象的年龄变化更敏感,并与多项认知评估量表的结果存在显著相关。网络节点随机化和网络失连接这两种攻击测试的结果也表明,新指标在DTI脑网络的研究中具有较高的准确性和稳定性。