【摘 要】
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为了更加精确地构建静息态脑网络，本文提出了一种新的微分方程模型——分数阶微分方程模型。与整数阶微分方程相比，分数阶微分方程具有记忆性，能够携带一段时间内的信息。由
【出 处】
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2015年中国生物医学工程联合学术年会
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为了更加精确地构建静息态脑网络，本文提出了一种新的微分方程模型——分数阶微分方程模型。与整数阶微分方程相比，分数阶微分方程具有记忆性，能够携带一段时间内的信息。由于脑电状态并不是孤立形成的，而是受之前一段时间的状态影响，因此分数阶微分方程能够更精确地描述静息态脑网络。本文使用Riemann-Liouville 将传统整数阶微分方程模型进行推广，并用Grunwald-Letnikov 数值定义求得方程组系数矩阵。同时讨论了该分数阶微分动力系统的稳定性，并对脑电信号进行重构，实现了良好的效果。
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