个吸引子的位置。
代码一行行地写,数学推导一页页地算。
python# 意识检测与唤醒系统 (CDAS - Consciousness Detection and Arousal System)
# 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
```
一周后的凌晨四点,最后一行代码写完了。
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