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第75章 核心算法突破（第2页）

eeg_data:128通道脑电数据

delay:时间延迟

dimension:嵌入维度

“““

n_els，n_samples=eeg_data。shape

#。。。重构算法

returnphase_space

#步骤2:吸引子识别

defidentify_attractor:

“““

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

#。。。

returnattractor_ter，basin_radius

#步骤3:刺激轨迹优化

defoptimize_stimulation:

“““

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

#。。。

returnoptimal_trajectory

一周后的凌晨四点，最后一行代码写完了。

林煜按下回车，程序开始运行。

屏幕上，三位患者的数据被输入系统，算法自动分析，输出结果:

PatientDOC-07:

-昏迷吸引子位置:[-2。3，0。8，1。2，。。。]

-意识吸引子位置:[1。8，-0。5，2。1，。。。]

-吸引子间距离:4。7个标准差

-最优刺激轨迹:[计算完成]

-预测唤醒成功率:87%

PatientDOC-02:

-昏迷吸引子位置:[-2。1，0。9，1。0，。。。]