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神经群模型中癫痫状棘波的动力学分析与控制

作　者: 刘会军
导　师: 刘仙
学　校: 燕山大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 癫痫状棘波神经群模型模糊PID控制自适应无迹Kalman滤波控制 SOPC
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 2次
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内容摘要

脑电信号（Electroencephalography，EEG）是大脑组织中大量的神经元群突触后电流的综合表现，包含了大量的生理和疾病信息，可以为某些脑部疾病，如癫痫的临床诊断和治疗提供重要依据。神经群模型能够描述真实的EEG信号。对基于神经群模型的闭环控制的研究可以为实际的癫痫治疗提供理论依据。本论文对神经群模型的癫痫状棘波的动力学特性进行了分析，并利用不同的控制算法对癫痫状棘波的抑制进行了研究。具体工作如下：首先，神经群模型癫痫状棘波的动力学分析。对于单个的神经群模型，给出了通过调整兴奋性参数得到的时序图，以说明癫痫的产生可能与神经群的兴奋度有关。对于三个神经群耦合的模型，通过调整耦合参数，以证实癫痫的产生可能与耦合度有关。其次设计模糊PID控制器对由神经群模型产生的癫痫状棘波信号进行跟踪研究，利用仿真证明控制算法的跟踪性能。同时分析参数对控制能量以及神经群控制位置对跟踪效果的影响。再次，考虑到无迹Kalman只能对确定噪声达到优异滤波性能的局限性，提出自适应无迹Kalman滤波算法，并设计控制方案解决受不确定测量噪声干扰的神经群模型产生的癫痫状棘波信号的抑制问题。利用仿真对比自适应无迹Kalman滤波控制方案与传统无迹Kalman滤波控制方案的差别。最后，实现基于可编程片上系统（System on Programmable Chip，SOPC）模拟脑电波的电路板开发并构建神经群模型，模拟单个及三个神经群耦合模型产生类似于正常及癫痫发作时的脑电波，为控制器的硬件实现奠定基础。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-20
  1.1 课题研究现状  10-11
  1.2 课题研究目的及意义  11
  1.3 研究方法及路线  11-19
    1.3.1 模糊控制  12-15
    1.3.2 Kalman 滤波控制算法  15-18
    1.3.3 FPGA 及 SOPC 概述  18-19
  1.4 本文主要结构安排  19-20
第2章神经群模型癫痫状棘波的动力学分析  20-28
  2.1 神经群模型  20-24
    2.1.1 单个神经群模型  21-23
    2.1.2 多个神经群耦合的模型  23-24
  2.2 神经群模型的动力学仿真分析  24-27
    2.2.1 单个神经群模型  24-25
    2.2.2 三个神经群耦合模型  25-27
  2.3 本章小结  27-28
第3章神经群模型中癫痫状棘波的 PID 控制  28-36
  3.1 神经群模型的 PID 控制算法及框图  28-30
  3.2 神经群模型的 PID 控制性能分析  30-35
    3.2.1 跟踪效果  31
    3.2.2 重要参数变化对控制能量的影响  31-32
    3.2.3 控制位置对跟踪能力的影响  32-35
  3.3 本章小结  35-36
第4章神经群模型中癫痫状棘波的自适应 UKF 控制  36-44
  4.1 自适应 UKF 控制算法  36-39
    4.1.1 自适应 UKF 算法  36-39
    4.1.2 神经群模型的自适应 UKF 控制算法及框图  39
  4.2 神经群模型的自适应 UKF 的滤波性能分析  39-41
  4.3 神经群模型的自适应 UKF 控制性能分析  41-43
  4.4 本章小结  43-44
第5章基于 SOPC 模拟脑电波的电路板及构建神经群模型的方法  44-56
  5.1 电路板设计  44-45
  5.2 硬件系统的 SOPC 设计  45-53
    5.2.1 硬件系统的 SOPC 设计  46-50
    5.2.2 系统软件设计  50-53
  5.3 基于 SOPC 模拟脑电波的结果显示  53-55
  5.4 本章小结  55-56
结论  56-57
参考文献  57-63
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果  63-64
致谢  64-65
作者简介  65

神经群模型中癫痫状棘波的动力学分析与控制

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