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基于互样本熵的脑电功能性网络构建与应用

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简介：
本研究提出了一种基于互样本熵的方法来构建和分析脑电功能性网络，旨在深入理解大脑功能连接性及其在不同认知状态下的变化。 近年来，通过建立脑网络模型来探索大脑功能及理解脑疾病的发生机制已成为神经科学研究的热点领域。本段落提出了一种新的构建脑电网络地形图的方法，并探讨了其应用价值。首先对原始脑电信号进行截取处理，然后使用小波包变换技术将得到的时间序列分解到频率域；接下来计算每个通道间两两之间的互样本熵值，最后通过拓扑作图的方式生成基于互样本熵的脑电网络地形图。研究表明，所提出的方法能够在一定程度上反映不同的脑功能状态，并可能为分析大脑功能、诊断临床脑部疾病提供一种新的有效途径。

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  • 基于互样本熵的脑电功能性网络构建与应用
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    本研究提出了一种基于互样本熵的方法来构建和分析脑电功能性网络，旨在深入理解大脑功能连接性及其在不同认知状态下的变化。 近年来，通过建立脑网络模型来探索大脑功能及理解脑疾病的发生机制已成为神经科学研究的热点领域。本段落提出了一种新的构建脑电网络地形图的方法，并探讨了其应用价值。首先对原始脑电信号进行截取处理，然后使用小波包变换技术将得到的时间序列分解到频率域；接下来计算每个通道间两两之间的互样本熵值，最后通过拓扑作图的方式生成基于互样本熵的脑电网络地形图。研究表明，所提出的方法能够在一定程度上反映不同的脑功能状态，并可能为分析大脑功能、诊断临床脑部疾病提供一种新的有效途径。
     
  • 大脑结构网络与功能网络
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    《大脑结构网络与功能网络》一书聚焦于探讨大脑内部神经元连接模式及其对认知功能的影响，深入分析了结构网络如何支持和塑造各种脑活动模式。 脑结构网络与脑功能网络：刘颖、赵卉的研究表明，大脑通过其复杂的结构连接和功能连接形成了具有小世界属性的独特拓扑性质的复杂网络。研究这些大脑网络及其特性对于理解大脑的工作原理至关重要。
     
  • 基于MATLAB的样本熵算法实现及应用.zip_matlab样本熵_样本熵算法_MATLAB样本熵_样本熵 MATLAB
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    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法，并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释，帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
     
  • 基于fMRI数据构建脑功能网络的方法（2010年）
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    本文介绍了2010年提出的一种基于功能性磁共振成像(fMRI)数据来构建和分析脑功能网络的新方法。该技术为理解大脑复杂的工作机制提供了有力工具，开启了深入研究人类认知过程的大门。 人脑可以通过复杂网络的方法进行定量分析。为了基于功能磁共振成像数据构建脑功能网络，首先将全脑分割成90个功能区域，并将其定义为一个节点；然后通过计算各脑区的平均时间序列之间的相关系数来确定各个节点之间是否连接以及如何连接；最后生成一系列不同密度的无向、无权图以分析其统计特性。研究结果显示所构建的功能网络具有小世界拓扑结构，这种构建方法可以应用于某些认知障碍的临床诊断中。
     
  • QHEKML.zip_脑电样本熵分析_样本熵计算方法
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    本项目包含用于分析脑电信号的样本熵计算方法的相关代码和数据集。通过该工具包，研究者能够深入探究大脑活动模式及其复杂性。 希望可以共享用于计算脑电信号EEG样本熵值的MATLAB程序。
     
  • 基于小波变换与样本熵的癫痫脑电图分类
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    本研究运用小波变换和样本熵分析技术对癫痫患者的脑电图进行特征提取，并建立有效的分类模型以辅助临床诊断。 癫痫是一种由多种病因引起的神经系统疾病。据研究显示，大约80%的癫痫患者在发病间歇期具有脑电图上的癫痫样放电现象，这是当前诊断癫痫的主要依据之一。大脑是一个复杂的系统，由亿万个神经元组成，并负责身体各功能的协调运作。通过记录大脑皮层上电极所捕捉到的大脑细胞群电位活动（即脑电信号），可以获取有关心理和生理疾病的丰富信息。因此，在临床诊断与治疗急病方面，对脑电信号进行分析及去噪算法的研究十分重要。 通常情况下，脑电信号具有背景噪声强、信号微弱等特点。结合阈值的小波分析方法能够有效去除这些信号中的噪声。所以如何消除脑电数据的噪声，并更好地获取有关大脑有用的信息成为了当今研究的一个热门话题。本段落将利用MATLAB设计出基于伯恩数据集的癫痫脑电信号分类用户界面（GUI）。
     
  • 基于网络的电脑销售系统的构建与实现
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    本项目旨在设计并实施一个高效的基于网络的电脑销售系统，以优化用户体验和提高销售效率。通过集成先进的电子商务技术，该系统提供了一个便捷、安全且用户友好的平台，支持在线浏览产品、下单购买及售后服务等功能。 《网上电脑销售系统的设计与实现》是电子商务软件工程领域的一篇毕业设计论文。作者通过该作品探讨了如何构建一个基于B/S（Browser/Server）模式的网上电脑销售系统，以适应互联网普及背景下人们日益增长的网络购物需求，并帮助企业建立能够提供全方位服务的动态网站，从而提高交易效率并降低交易成本。 关键的技术包括ASP、IIS和SQL Server 2000。其中，ASP是一种微软开发的服务器端脚本语言，用于创建动态网页和交互式应用程序；IIS是微软提供的全面Web服务器解决方案，支持多种Web应用和服务；而SQL Server 2000则是一个强大的关系型数据库管理系统，负责存储和管理网上销售系统所需的数据。 论文中提到的设计主要包括以下模块： 1. 用户注册与登录：顾客可以方便地创建账户，并通过填写相关信息完成会员注册。用户登录后可浏览商品信息、检索感兴趣的产品并查看详细资料。 2. 商品展示与检索：提供分类及搜索功能，帮助客户根据品牌、类别或其它参数快速找到所需产品。 3. 购物车和订单管理：允许顾客将心仪的商品加入购物车，并自动生成相应订单。系统会处理用户填写的收货信息并进行提交发货操作。 4. 管理员后台：提供商品供应商信息维护功能，支持添加、编辑商品基本信息及入库出库记录；管理员还可以审核新注册用户的资料和跟踪管理顾客下单情况。 5. 安全与支付：确保交易的安全性和便利性。系统需具备保护用户数据安全的机制，并集成可靠的在线支付接口。 通过上述设计思路的应用，企业能够扩大销售范围、收集客户信息并进行市场分析以改进服务质量；同时消费者也能享受到便捷舒适的网购体验而无需离开家门即能完成购物过程。 该论文作者张杰在指导老师李涛的支持下结合Java技术和网络数据库原理实现了这一系统。这不仅展示了电子商务领域软件工程的应用实践，还为后续类似项目提供了宝贵的参考和借鉴价值。
     
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    本工具箱为科研人员和工程师提供了一套全面的解决方案，用于在MATLAB环境下进行复杂的人类及动物脑网络分析。它集成了多种算法来研究脑功能网络和结构连接性，从而深入理解大脑的工作机制。 《脑功能网络与脑网络分析：MATLAB中的Brain Connectivity Toolbox详解》 在神经科学领域，研究大脑区域之间的相互作用模式是重要的方向之一。这通常需要复杂的统计和数学方法来揭示这些交互关系的性质。在此过程中，一个非常有用的工具就是Marcel van den Broek教授及其团队开发的开源MATLAB工具箱——Brain Connectivity Toolbox（BCT）。这个强大的资源为研究人员提供了探索大脑连接性和网络结构所需的算法与可视化手段。 **一、主要功能** 1. **构建脑网络**：用户可以利用各种数据类型，如fMRI, DTI或电生理学数据，在不同的阈值下自定义权重计算方式来构造复杂的脑网络。 2. **计算属性和指标**：BCT能够评估多种基本的与高级别的网络统计数据，包括节点度、聚类系数、平均路径长度等基础统计量以及小世界指数、无标度性指数等复杂特性。 3. **模块检测算法**：通过Louivain方法和谱分割法等多种社区结构识别技术来发现大脑中具有相似功能的区域集群。 4. **富集分析与动力学模拟**：对模块内部节点的功能进行深入研究，以确定特定脑区在网络中的角色；同时也支持动态网络模型建立及仿真。 5. **可视化工具包**：提供绘制节点图、矩阵图和模块分布图等功能来帮助研究人员更好地理解复杂的网络结构。 6. **统计比较与验证方法**：BCT还包含了用于对比不同条件下属性差异的统计手段，以及非参数检验和蒙特卡洛模拟等技术。 在实际应用中，BCT已经被广泛应用于认知科学、精神疾病研究等多个领域。例如，在抑郁症患者的研究过程中，通过分析其脑网络特征来识别异常；而在学习与记忆机制探究方面，则有助于揭示大脑相关区域的功能联系。 总之，《Brain Connectivity Toolbox》为研究人员提供了一整套工具以深入挖掘并理解复杂的脑功能网络和结构特性，并且对于推动神经科学领域的研究有着不可忽视的作用。无论新手还是经验丰富的科学家都能从中受益，从而更有效地进行脑连接性分析工作。
     
  • 基于BP神经网络的配电网工程成本预测模型构建及应用
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    本研究提出了一种基于BP神经网络的配电网工程项目成本预测模型，通过实际案例验证了其在提高预测精度和效率方面的有效性。 针对规模日益扩大的配电网工程项目中的造价管理问题，本段落基于现有的配电网工程线路划分方法，分析了影响造价的主要因素，并提出了一种采用BP神经网络的工程造价预测模型。该模型能够利用有限的信息快速且准确地预测出配电网项目的成本。 具体来说，在这个模型中，首先通过因子分析法来量化影响造价的因素，并选取主要因子作为输入数据；然后经过三层结构的神经网络处理后得到最终的成本输出结果。为了验证此BP神经网络预测模型的有效性与实用性，本段落使用了国内已有的75段输电线路工程的数据进行了实验测试。 实验结果显示，该预测模型具有较高的准确性、实用性和可行性，并为解决日益严峻的配电网工程项目造价问题提供了新的解决方案。