第75章:核心算法突破 (2/7)

nbsp;   # 核心算法:基于非线性动力学的大脑状态空间分析

    import numpy as np

    from scipy.integrate import odeint

    from sklearn.manifold import TSNE

    # 步骤1: 相空间重构

    def phase_space_reconstruction(eeg_data, delay, dimension):

    “““

    从脑电数据重建相空间

    eeg_data: 128通道脑电数据

    delay: 时间延迟

    dimension: 嵌入维度

    “““

    n_channels, n_samples = eeg_data.shape

    # ... 重构算法

    return phase_space

    # 步骤2: 吸引子识别

    def identify_attractor(phase_space):

    “““

    识别大脑状态的吸引子位置

    返回:吸引子中心坐标和吸引域半径

    “““

    # 用聚类算法找吸引子中心

    # ...

    return attractor_center, basin_radius

    # 步骤3: 刺激轨迹优化

    def optimize_stimulation(current_state, target_attractor):

    “““

    计算最优刺激轨迹

    从当前状态推向目标吸引子

    “““

    # 用变分法求解最优控制问题

    # ...

    return optimal_trajectory

    ```

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