目前,以脑电信号为基础结合其他多模态信号的相关研究不断深入,同时大模型出色的表现也引起了脑电领域相关研究者的注意。如何利用多模态大模型的能力来解决脑电研究的相关问题,论文《Exploring Large-Scale Language Models to Evaluate EEG-Based Multimodal Data for Mental Health》给出了一个较为新颖的结合方式。
脑电信号的非线性动力学特征分析技术主要用于捕捉EEG信号中潜在的非线性行为,如混沌、随机性和非线性相互作用。混沌是指在确定性系统中,虽然系统的行为遵循确定的规律,但其对初始条件的极端敏感性会导致系统状态的不可预测性。下面介绍一些常见的非线性动力学特征分析技术:
1. 相空间重构(Phase Space Reconst