脑信息处理动态特征研究

为提取脑信息处理过程中的动态特征参数,提出运用基于相空间重构思想的时间序列分维算法(G-P算法).讨论了G-P算法的3个重要参数(即无标度域、嵌入维数和延时)的确定规则,记录大脑在不同状态下的EEG信号并计算其关联维数.实验结果表明,EEG关联维数能够反映脑信息处理过程中的神经元群活动状态,可作为脑信息处理的非线性特征参数.