特质焦虑脑电信号的识别与分类研究



特质焦虑脑电信号的识别与分类研究

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特质焦虑脑电信号的识别与分类研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
· 课题研究背景和意义	第9页
· 脑电信号的研究概况	第9-11页
· 本文主要研究工作及论文组织	第11-13页
· 本文主要研究工作内容	第11页
· 本文组织结构	第11-13页
第二章脑电信号分析基础	第13-22页
· 脑电信号基础	第13-16页
· 脑电信号的生理机制	第13-14页
· 脑电信号的采集方法	第14-15页
· 脑电信号的分类	第15-16页
· 脑电信号的特征及应用	第16-18页
· 脑电信号的特征	第16-17页
· 脑电信号的应用	第17-18页
· 脑电信号的主要分析方法	第18-21页
· 时域分析	第18页
· 频域分析	第18-19页
· 时频分析	第19-20页
· 人工神经网络	第20页
· 混沌理论	第20页
· 独立分量分析	第20-21页
· 其他分析方法	第21页
· 本章小结	第21-22页
第三章基于ICA的特质焦虑脑电信号的预处理	第22-29页
· 独立分量分析(ICA)简介	第22-24页
· ICA算法的基础理论	第23-24页
· ICA算法在脑电信号处理中的应用	第24页
· 基于ICA的特质焦虑脑电信号的预处理	第24-28页
· 实验数据	第24-25页
· 数据的选取依据	第25页
· 数据预处和理选取的实现	第25-26页
· 基于ICA的特质焦虑脑电信号的预处理	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第四章基于小波分析的特质焦虑脑电信号的特征提取	第29-44页
· 小波变换	第29-38页
· 连续小波变换	第30-32页
· 小波基的选取	第32-33页
· 离散小波变换	第33-36页
· 小波多分辨率分析	第36-38页
· 特质焦虑脑电信号的小波分解、特征提取及实现	第38-42页
· 脑电信号的小波分解	第38-40页
· 特质焦虑脑电信号的特征提取	第40-42页
· 实验结果	第42页
· 本章小结	第42-44页
第五章基于支持向量机的特质焦虑脑电信号的分类研究	第44-55页
· 统计学习理论(SLT)	第45-46页
· 支持向量机(SVM)分类的基本原理	第46-50页
· 支持向量机(SVM)算法	第46-48页
· 支持向量机(SVM)的特点	第48-49页
· 支持向量机(SVM)的应用及实现	第49-50页
· 基于支持向量机(SVM)的特质焦虑脑电信号的识别与分类	第50-54页
· 核函数的选择	第50-52页
· 实验结果与分析	第52-54页
· 本章小结	第54-55页
第六章总结与展望	第55-57页
· 全文总结	第55页
· 工作展望	第55-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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