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defphase_space_restru:
“““
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_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:
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