基于MATLAB与GUI的脑电网络分析系统的毕业论文.pdf

简介：
本论文介绍了一种基于MATLAB和图形用户界面（GUI）的脑电网络分析系统。该系统旨在简化复杂的脑电信号处理流程，并提供直观的数据可视化功能，便于研究人员进行高效的脑网络分析研究。通过结合先进的信号处理技术与便捷的操作体验，本文所设计的系统为神经科学领域内的数据探索提供了有力工具。 本论文旨在基于MATLAB平台开发一个脑网络分析图形用户界面（GUI）系统，以解决当前脑电分析软件缺乏系统的脑网络分析功能的问题。该系统主要包含四个方面的研究：算法改进与创新、脑电数据的载入和显示、信号处理及分析以及网络构建与可视化。 首先，论文对原始脑电信号进行了预处理工作。这包括了去除坏导、应用零参考技术（REST）、有限长单位冲激响应滤波器的应用以及使用改良ICA算法(Robust ICA)以过滤掉噪声和伪迹信号，从而获得干净的脑电数据。 其次，在时域分析方面，论文利用Welch方法计算出信号功率谱估计值来展示单个导联的数据能量分布及频域特性。同时通过主成分分析（PCA）与独立成分分析（ICA），分离并展示了各个主要和独立成分为研究提供了可视化的支持。 在空间分布的研究中，论文使用了上述技术对脑电信号的空间特征进行了深入探讨，并将其可视化以揭示信号的时空动态变化模式。 此外，本系统还涵盖了网络层面的相关性、相干性和相位同步等无向加权网络分析方法以及格兰杰因果关系、定向传递函数及部分定向相干等有向网络量化技术。通过确定阈值并构建头皮神经网路图来反映节点间的连接强度和信息交互。 最后，该系统还提供了批量数据处理与统计分析功能以消除个体差异的影响，并基于P300数据的处理结果发表了一些相关论文，证明了系统的准确性和实用性。 综上所述，本研究的主要贡献包括：开发了一个能够进行脑电信号预处理、时频空间特性分析以及网络构建和可视化的MATLAB平台上的GUI系统；实现了有效的信号预处理技术，并进行了全面而深入的数据特征探索。这些成果不仅对神经科学的研究具有重要意义，也为计算机领域的发展提供了新的方向，特别是在智能机器人的控制、无人机导航及脑机接口通讯等方面的应用前景广阔。 本论文的贡献在于开发了一个基于MATLAB平台的脑网络分析图形用户界面系统，能够进行预处理和多方面的信号研究，并实现网络构建与可视化。此系统的应用范围广泛，可应用于神经发育疾病、精神障碍以及神经退行性疾病的诊断治疗领域中。