发展申请者所提出的高阶复杂度,二维复杂度和宏观复杂度等新概念,提供更严格的数学基础。分别用它们来表征拟平稳时间序列的非平稳程度以及二维图像的复杂度。发展复杂性分层次或分阶的新思想,把这些新方法用于脑电分析,以此区分脑的某些不同的功能状态或过程,并试用于某些神经性疾病的诊断和疗效评估。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
玉米叶向值的全基因组关联分析
监管的非对称性、盈余管理模式选择与证监会执法效率?
一种光、电驱动的生物炭/硬脂酸复合相变材料的制备及其性能
基于SSVEP 直接脑控机器人方向和速度研究
低轨卫星通信信道分配策略
高复杂性脑电数据的数据挖掘及其在癫痫性发作自动检测中的应用
脑机接口中的深度脑电特征学习
基于瞬态视觉诱发脑电的脑机接口实验研究
基于癫痫患者立体脑电记录的听觉注意脑功能网络研究