摘要
本发明公开了一种调控非平稳神经振荡活动的鲁棒自适应脑深部刺激方法,包括:确定帕金森脑网络模型的输出为β波段的神经振荡频谱,输入为脑深部刺激信号的频率;根据帕金森网络模型的输入输出,使用线性状态空间模型进行输入输出关系的数学建模,并构造线性控制器;构造自适应状态空间模型,根据自适应状态空间模型构造自适应估计器和鲁棒控制器;结合线性控制器、自适应估计器和鲁棒控制器得到鲁棒自适应控制器;通过鲁棒自适应控制器接收帕金森脑网络模型的输出,计算得到对应脑深部刺激信号的频率输入到帕金森脑网络模型中。本发明在调控动态、非线性、非平稳、多噪声情况下帕金森神经振荡活动时具有显著的调控效果。
技术关键词
状态空间模型
帕金森
鲁棒控制器
状态观测器
输入输出关系
鲁棒滤波器
非线性
频率
网络
参数
闭环控制系统
数学模型
功率
信号
密度
噪声
代表
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学习控制方法
混合动力系统
指标
新控制策略
网络
扩张状态观测器
线性反馈控制器
光电跟踪系统
参数整定方法
压缩算法
数据异常检测方法
状态空间模型
采集终端
电量预测模型
大数据
实例分割方法
输出特征
输入多尺度
多尺度感知
实例分割模型
智能监护系统
瞬态特征
状态空间模型
自动卷线装置
特征提取模块