脑功能网络分析：DBN深度置信网在运动与认知模式中的应用

"基于脑电波的认知活动分析与研究" 这篇工程硕士学位论文主要探讨了脑功能网络分析算法，特别是针对运动想象模式和认知模式（视觉模式、听觉模式）的脑功能网络分析。其中，深度置信网络（DBN）作为一种有效的数据分析工具在脑电图（EEG）信号处理中被提及。 在脑功能网络分析中，相关性分析是常用的一种统计方法，用于验证两个变量之间的线性关系，比如在分析不同脑区间的信号关联时。式5.1和式5.2分别给出了协方差和相关系数的计算公式。协方差衡量的是两个变量共同变化的程度，而相关系数则是一个无量纲的指标，更便于比较不同单位的变量间的相关性。当协方差正值时，表示两个变量正相关；负值则表示负相关，其绝对值大小反映了相关性的强弱。 另一方面，聚类系数分析是脑网络研究中的关键概念，它衡量的是网络中节点的局部连通性。节点i的聚类系数C_i表示其相邻节点间实际存在的连接数E_i与其可能的最大连接数ki(ki-1)/2的比例。整个网络的平均聚类系数C则是所有节点聚类系数的平均值，它反映了网络中节点倾向于形成紧密连接的簇的程度，这是评估脑网络结构的重要指标。 这篇论文还提到了基于脑电波的脑-机接口（BCI）技术，BCI通过解析EEG信号来实现对外部设备的控制，如光标移动，这对于改善疾病患者的生活质量具有重要意义。论文中描述了对左/右手运动想象的脑电信号的处理方法，包括二阶矩分析的特征提取和线性判别的分类，从而实现脑控光标移动系统。 此外，论文还研究了视觉诱发的“是/非”脑电信号，这涉及到视觉刺激引发的脑电反应。通过对这些信号的分析，可以深入了解大脑在接收和处理视觉信息时的活动模式。 这篇论文涵盖了从基础的统计分析方法（如相关性和聚类系数）到高级的信号处理技术（如BCI中的特征提取和分类），全面地展示了在EEG信号分析中理解脑功能网络的复杂过程。