【摘 要】
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脑电信号(electroencephalogram signal, EEGs)的同步是大脑不同区域间进行信息传送和处理的一个重要特征，脑电信号的异常同步也是脑疾病发作的重要因素。描述大脑各区域相互
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脑电信号(electroencephalogram signal, EEGs)的同步是大脑不同区域间进行信息传送和处理的一个重要特征，脑电信号的异常同步也是脑疾病发作的重要因素。描述大脑各区域相互作用的关键是对脑电信号间进行同步分析。论文对几种常见的线性方法和非线性方法，分别利用不同的模型和实际脑电信号数据，通过对数据进行不同程度污染来分析各相关方法的鲁棒性，从而针对不同情况的脑电信号得到更为适合的相关分析方法。 利用不同脑电信号模型分析的过程中，主要模型包括：动力学系统模型、混沌模型和两区域神经群模型，并在分析中考虑了构成模型的系统间的相关强度和耦合强度对鲁棒性分析的影响。 利用实际脑电信号分析的过程中，采用实验的方法采集脑电信号，由于各种因素的影响，使得采集到的脑电信号中包含着大量干扰信号，在用于分析之前，利用独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)把脑电信号从干扰信号中分离出来，然后利用谐小波变换方法，进一步从脑电信号中提取出α波，并对其进行代理数据分析。对α波进行分析是由于它是正常人脑电信号的基本节律，有重要的研究价值。 应用模型和脑电数据分析各相关方法的鲁棒性的仿真结果表明，对于不同的分析模型和数据，各相关方法的鲁棒性也不尽相同，但是通过比较，能够得到针对某种模型和数据鲁棒性相对较好的方法。
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