预测脑电信号非线性动力学特征（Lyapunov指数/关联维数）通过Wolf算法计算时间序列最大Lyapunov指数（嵌入维数m=10/时间延迟τ=7） 🆔 ID: 172877 ✅ 可用
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量化脑电信号混沌特性（近似熵/ApEn）设置嵌入维度m=2和相似容限r=0.2*SD（标准差） 🆔 ID: 172878 ✅ 可用
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分析脑电信号复杂度（样本熵/SampEn）采用m=3和r=0.15*SD的无条件估计 🆔 ID: 172879 ✅ 可用
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计算脑电信号递归定量分析（RQA）参数（递归率/确定性/分层性）设置嵌入维度m=5和时间延迟τ=4 🆔 ID: 172880 ✅ 可用
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评估脑电信号非线性预测性能（非线性预测误差）使用局部线性预测方法（嵌入维数m=8/邻域半径ε=0.3） 🆔 ID: 172881 ✅ 可用
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检测脑电信号相空间重构质量（虚假最近邻法/FNN）确定最佳时间延迟τ=6和嵌入维数m=9 🆔 ID: 172882 ✅ 可用
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分析脑电信号非线性动力学稳定性（Kolmogorov-Sinai熵）通过相空间轨道分割法计算（m=7/τ=5） 🆔 ID: 172883 ✅ 可用
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量化脑电信号非周期性（Hurst指数）采用重标极差分析（R/S）方法（时间尺度范围100-5000ms） 🆔 ID: 172884 ✅ 可用
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预测脑电信号非线性耦合强度（互信息/同步似然）计算电极对间的互信息量（延迟τ=3/ bin宽度Δ=0.1） 🆔 ID: 172885 ✅ 可用
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评估脑电信号非线性相互作用（部分定向相干/PDC）在0.5-30Hz频带内（模型阶数p=16/AR模型） 🆔 ID: 172886 ✅ 可用
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分析脑电信号非线性同步模式（相位同步指数）基于Hilbert变换提取瞬时相位（带通滤波4-40Hz） 🆔 ID: 172887 ✅ 可用
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计算脑电信号非线性动力学参数（关联维数）使用Grassberger-Procaccia算法（嵌入维数范围m=5-15） 🆔 ID: 172888 ✅ 可用
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预测脑电信号非线性奇异谱分析（SSA）分量（主成分重构）设置窗口长度L=100/嵌入维数M=30 🆔 ID: 172889 ✅ 可用
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量化脑电信号非线性动力学特征（多尺度熵/MSE）在尺度因子范围1-20（粗粒化尺度τ=1） 🆔 ID: 172890 ✅ 可用
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评估脑电信号非线性动力学变化（递归图分析）设置嵌入维数m=6和时间延迟τ=5 🆔 ID: 172891 ✅ 可用
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分析脑电信号非线性动力学特性（分形维数/盒计数法）计算脑电时间序列的分形维数（尺度范围2-10） 🆔 ID: 172892 ✅ 可用
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预测脑电信号非线性动力学模式（小波变换模极大值）使用Morlet小波进行时频分析（尺度范围1-64） 🆔 ID: 172893 ✅ 可用
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量化脑电信号非线性动力学特征（去趋势波动分析/DFA）计算脑电信号的标度指数α（短程q=2/长程q=8） 🆔 ID: 172894 ✅ 可用
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评估脑电信号非线性动力学复杂性（多尺度熵/MSE）在尺度范围1-15（粗粒化窗口τ=1） 🆔 ID: 172895 ✅ 可用
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计算脑电信号非线性动力学参数（Higuchi分形维数）设置kmax=20/时间序列长度N=10000点 🆔 ID: 172896 ✅ 可用
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预测脑电信号非线性动力学特性（排列熵/PermEn）采用m=4和延迟τ=2的排列模式分析 🆔 ID: 172897 ✅ 可用
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量化脑电信号非线性动力学特征（近似熵/ApEn）设置m=2和r=0.25*SD（标准差） 🆔 ID: 172898 ✅ 可用
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分析脑电信号非线性动力学稳定性（李雅普诺夫指数谱）通过Wolf算法计算多个Lyapunov指数（m=10/τ=6） 🆔 ID: 172899 ✅ 可用
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评估脑电信号非线性动力学特征（递归定量分析/RQA）设置嵌入维数m=7和时间延迟τ=4 🆔 ID: 172900 ✅ 可用
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预测脑电信号非线性动力学耦合（交叉递归定量分析/cRQA）分析电极对间递归结构（m=6/τ=5） 🆔 ID: 172901 ✅ 可用
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量化脑电信号非线性动力学特征（样本熵/SampEn）采用m=3和r=0.2*SD的无条件估计 🆔 ID: 172902 ✅ 可用
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🤖 AI智能指令 - ⚡ 专业高效 - 🌐 多平台支持 - 🎯 精准执行
计算脑电信号非线性动力学参数（关联维数）使用Grassberger-Procaccia算法（嵌入维数m=8/τ=5） 🆔 ID: 172903 ✅ 可用
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评估脑电信号非线性动力学特性（相空间重构）确定最佳时间延迟τ=5和嵌入维数m=10 🆔 ID: 172904 ✅ 可用
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分析脑电信号非线性动力学模式（非线性预测）使用局部线性预测方法（邻域半径ε=0.25） 🆔 ID: 172905 ✅ 可用
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预测脑电信号非线性动力学特征（Kolmogorov-Sinai熵）通过相空间轨道分割法计算（m=9/τ=4） 🆔 ID: 172906 ✅ 可用
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