1、人腦由大約140萬億神經(jīng)細胞組成，是人體內(nèi)結(jié)構(gòu)最復(fù)雜的器官之一，腦電信號是許多神經(jīng)元共同活動的結(jié)果，反映出腦神經(jīng)的電生理運動。腦電信號的研究從開始被發(fā)現(xiàn)就緊緊與應(yīng)用結(jié)合在一起，目前，腦電信號的研究已不僅僅是應(yīng)用在疾病的診斷方面，在一些早期預(yù)防以及后期功能康復(fù)方面也產(chǎn)生了積極的作用。因此，對腦電信號處理分析方法的研究就顯得尤為重要。由于腦電信號數(shù)據(jù)量非常大，處理難度大，耗時長，研究如何高效快速地對腦電信號進行分析處理并得到精確度高的結(jié)果成

2、為本文的重點。
　　本文采用的是算法與程序開發(fā)相結(jié)合的方法，首先對一組麻醉腦電數(shù)據(jù)通過集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)(EEMD)分解算法進行處理分析，其中E E M D是一種新的自適應(yīng)時頻分析方法，特別適合于處理嘈雜的非線性或非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，比如在腦電圖中采集的數(shù)據(jù)，提取有用信息。然而EEM D算法類型是高度計算密集型的，所以在此我們應(yīng)用高性能計算完成其加速運算。本課題使用的是N V ID IA公司推出的基于G P U的CUDA(統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu))，主

3、要的研究工作是對腦電信號進行分析處理得到有用信息，并提取其高密度和高復(fù)雜度的計算任務(wù)，應(yīng)用高性能計算— CUDA來實現(xiàn)快速準確得到分析結(jié)果的目的。其次采用時空動力學(xué)機制對癲癇腦電信號進行判別分析，主要目的是對癲癇發(fā)作的發(fā)作初期、發(fā)作期、發(fā)作后期腦電信號進行準確的區(qū)分，有助于臨床診斷和治療。
　　結(jié)果顯示，高性能并行計算在對腦電信號的分析處理過程中，在不影響準確度的情況下，其運算速度大大提高，極大的縮短了信號分析處理周期。其次，時空