MATLAB+GUI驱动的脑电网络分析系统：算法创新与应用

该篇毕业论文深入探讨了基于MATLAB和图形用户界面(GUI)的脑电网络分析系统的研究。随着脑科学研究的重视程度提升，脑电图(EEG)成像技术和网络分析方法在理解大脑功能和疾病机制中扮演着关键角色。本文旨在解决现有脑电分析软件在系统化脑网络分析方面存在的不足。 首先，作者依托BCI团队二十六年来的研究成果，对脑电数据分析处理技术进行了优化和创新，构建了完整的系统框架，实现了核心算法的开发。这包括处理数据的多样性，能够有效地处理不同来源的脑电数据，如坏导、噪声和伪迹等问题。通过剔除坏导、采用零参考技术、滤波和改进的ICA算法，确保了数据的准确性和有效性。 其次，系统从多维度解析脑电信号特性，涵盖了时域分析（如Welch方法计算功率谱估计）、频域分析（PCA和ICA分离信号成分）、以及空间分布分析（MNS方法确定脑源定位）。三维可视化使得研究结果更直观，便于科研人员理解大脑各区域的功能交互。 网络分析在脑科学领域的重要性不言而喻，论文中不仅探讨了无向加权网络的相关、相干、相位同步和相位滞后测量，还扩展到了有向网络的格兰杰因果性和定向传递分析。这些方法有助于揭示脑网络结构和功能，对于理解神经疾病的发病机制和寻找潜在的治疗策略具有重要意义。 这篇论文提供了一个实用的工具，能够支持研究人员高效地进行脑电网络分析，促进脑科学研究的深入，推动相关产业的发展，同时也为未来的脑机接口和人工智能应用打下了坚实基础。通过MATLAB和GUI的结合，该系统简化了复杂的数据处理流程，提高了分析效率和结果的可靠性，是当前脑电研究领域的一个重要贡献。