科研實踐總結(jié)報告2500字
科研一般是指利用科研手段和裝備，為了認識客觀事物的內(nèi)在本質(zhì)和運動規(guī)律而進行的調(diào)查研究、實驗、試制等一系列的活動。下面是小編為你帶來的科研實踐總結(jié)報告2500字 ，歡迎閱讀。
今年三月份開始，在導(dǎo)師的安排指引下，我和陳老師帶的同組同學(xué)開始了腦電圖的數(shù)據(jù)分析, 也是研究生學(xué)習(xí)生活的必修課。
我所研究的方向是“基于因子分析的心算事件相關(guān)腦電變化研究”, 本研究的意義是：人腦是具備多種功能的，因此腦電圖數(shù)據(jù)包含了不同功能所產(chǎn)生多種成分，為了針對各種功能進行分別研究，就需要將不同功能的數(shù)據(jù)分離開。因子分析是根據(jù)不同獨立因子生成的信息進行信號分離的，所以對腦電圖數(shù)據(jù)中各種獨立成分的分離是有效的。雖然還有獨立成分分析以及主成分分離等方法，但由于因子分析是針對不同因子產(chǎn)生的信號進行分離的，所以在腦電圖數(shù)據(jù)分析時比其它方法更適合。本研究的任務(wù):將腦電圖數(shù)據(jù)中各種不同成分分離開，為對各種成分分別研究提供基礎(chǔ)。本研究預(yù)期達到的水平：明確因子個數(shù)，然后按照因子個數(shù)對腦電圖數(shù)據(jù)進行分離，并對每個因子所產(chǎn)生的成分進行分析，對分離的各成分進行分析，并得出各成分的主要特征。為了能夠順利進行數(shù)據(jù)分析，我查看了大量有關(guān)因子方向的書籍和論文，自己在電腦上試著做程序，一旦有什么錯誤，陳老師總是和藹的給我指出問題所在，使我能夠把數(shù)據(jù)分析順利進行下去。
由于我研究的方向是腦電圖數(shù)據(jù)的因子分析，首先要對腦電圖的定義有所了解。人腦內(nèi)的細胞基本上分為兩類：星狀細胞和樹狀細胞。從右圖可以看出星狀細胞所產(chǎn)生的電流是發(fā)散的，所以產(chǎn)生的電場相互抵消，無法在人腦外部采集到。而樹狀細胞具有明顯的方向性，能夠產(chǎn)生一個有效的電場。但是，單個細胞所產(chǎn)生的電流是極為微弱的，所以單一細胞所產(chǎn)生的電場仍然是無法觀測到的。人腦的大腦皮質(zhì)里擁有大量的樹狀細胞，并且基本上是平行排列。因此，大量樹狀細胞所產(chǎn)生的微弱電流合成了一個比較強的電場，腦電圖就是在人腦外部觀測到的這個電場的電壓。這個微弱電壓信息就是腦電圖。
然后就是對因子分析法的`認識，因子分析法是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。它的基本思想是根據(jù)相關(guān)性大小對變量分組，使得同組內(nèi)的變量之間相關(guān)性較高，而不同組的變量相關(guān)性較低。每一類變量實際上就代表了一個基本結(jié)構(gòu)，即公共因子。對于所研究的問題就是試圖用最少個數(shù)的不可測的所謂公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和來描述原來觀測的每一分量。因子模型心算公式為：X=A*F+e式中，X是測量變量組成的矢量，A是因子荷載常數(shù)矩陣，F(xiàn)為獨立標準化公共因子矢量，e為獨立特定因子矢量。因子荷載絕對值越大，表明變量與公共因子的相依程度越大，或稱公共因子對于變量的載荷量大。因子分析的基本問題就是要確定因子載荷。對所得到的各因子，首先觀察它們在哪些變量上的載荷較大，在哪些變量上載荷較小，再根據(jù)載荷大的變量本身的內(nèi)容來說明因子的含義。
下一步就是對因子分析的應(yīng)用，要想進行實際應(yīng)用，就要做大量的實驗。下面介紹的幾個試驗都包括幾種不同狀態(tài)，其目的就是通過對不同狀態(tài)的腦電圖數(shù)據(jù)進行分析，得到每個狀態(tài)的特征，用這些特征來區(qū)別不同狀態(tài)。音樂效果：這個試驗分為幾個連續(xù)的狀態(tài)。首先是閉眼放松狀態(tài)，接下來是聽不喜歡的音樂，最后是聽喜歡的音樂。這個試驗的目的是要了解人在聽喜歡和不喜歡音樂時人腦狀態(tài)發(fā)生的變化。人在聽音樂時需要理解(聽懂)，同時還能產(chǎn)生感情，想象等變化。因此，研究人腦在聽不同音樂時的變化是很有意義的。許多研究表明，音樂對人腦能夠產(chǎn)生多種效應(yīng)。著名的莫扎特效應(yīng)就是其中之一。過去的研究還表明，音樂會有助于疾病的治療或恢復(fù)。還有的研究發(fā)現(xiàn)職業(yè)的音樂家與一般普通人在左右腦信息
傳遞的方向性方面不同。類似結(jié)果有很多，就不一一列舉了。進行這樣的研究應(yīng)該是富有情趣的。同學(xué)們可以了解音樂對自己的影響的關(guān)心的問題。心算試驗：這個試驗分為三個連續(xù)的狀態(tài)。首先是閉眼放松狀態(tài)，接下來每隔一定時間聽到一個數(shù)字，然后從零開始進行累計計算，最后還是閉眼放松狀態(tài)。 這個試驗涉及到的內(nèi)容比較多。比如與聽懂有關(guān)，與記憶有關(guān)，需要集中精力，與計算能力也有關(guān)。試驗中給出的數(shù)字是1至10的整數(shù)。看起來似乎不難，但最后能夠獲得準確計算結(jié)果的人并不多。語言效果試驗：這個試驗分為四個連續(xù)的狀態(tài)。首先是閉眼放松狀態(tài)，接下來聽一段日語，然后聽一段中文，最后還是閉眼放松狀態(tài)。這個試驗的目的是要分析人在聽懂和聽不懂時人腦狀態(tài)的差異。被選中作腦電圖試驗的人基本上都聽不懂日語。
由于我最后要寫的論文是和心算試驗有很大關(guān)系，所以重點對心算實驗的數(shù)據(jù)進行了分析。本研究為正確理解心算對大腦的影響，對三種狀態(tài)下獲取的腦電圖數(shù)據(jù)進行了因子分析。在受測者閉眼心算前放松，閉眼心算，閉眼心算后放松三種狀態(tài)下獲得腦電數(shù)據(jù)，找出三種狀態(tài)下腦電圖數(shù)據(jù)的公共因子個數(shù)，然后按照因子個數(shù)對腦電圖數(shù)據(jù)進行分離，提取與公共因子關(guān)系最密切的腦電極，在百分比圖中顯示不同腦電極所占的百分比比重，最后得到左右頭部腦電極所占的百分比比重。心算事件的腦電圖數(shù)據(jù)經(jīng)過因子分析后，每個公共因子相關(guān)的最密切電極的變化就有比較明顯的規(guī)律：在閉眼心算時，發(fā)現(xiàn)跟每個公共因子相關(guān)的最密切的電極都位于人的左腦上；當閉眼放松時，發(fā)現(xiàn)跟每個公共因子相關(guān)的最密切的電極都位于人的右腦上。研究顯示心算訓(xùn)練促進了人們大腦功能的偏側(cè)化進程，閉眼心算比閉眼放松時表現(xiàn)出更為明顯的左腦優(yōu)勢。從而推測：大腦左側(cè)半球在人們的心算中可能發(fā)揮著主要作用。
在科研實踐既將完成之際，首先，我要感謝我的導(dǎo)師陳志華教授。在進行科研實踐期間，陳老師不但在理論研究和實際算法的研究中給與我指導(dǎo)，使我的專業(yè)知識和科研工作能力都得到了很大的提高。陳老師淵博的知識、嚴謹?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、敏銳的觀察力、勤勤懇懇的作風(fēng)和力求創(chuàng)新的精神都給了我極大的影響和鼓舞。在論文工作中，從研究方向的確定、論文的選題直到研究工作的開展，陳老師都與我反復(fù)討論，給予了悉心指導(dǎo)。其次，我要感謝和我同組的同學(xué)，經(jīng)過我們多次的討論和同組同學(xué)的幫助，順利地完成了本次研究。在論文的撰寫過程中，我們定期交流，互相學(xué)習(xí)。他們的建議給了我很大的啟發(fā)，開闊了我的思路。在論文及諸多繁雜事務(wù)中，他們給予了無私的幫助。同時，我也要感謝我的父母，無論出于什么狀態(tài)都一如既往的支持我、鼓勵我，正是由于他們的默默支持和鼓勵，我才能夠走好人生道路上的每一步。我通過這次的實踐，從另一個側(cè)面檢驗了自己的學(xué)習(xí)情況，培養(yǎng)了自己發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題的能力；同時也發(fā)現(xiàn)一些了自己的不足，使我在以后的學(xué)習(xí)中不斷的彌補和提高�？梢哉f，這次實踐讓我是“受益匪淺”。
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