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基于复杂度研究脑电中的癫痫发作特征
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基于复杂度研究脑电中的癫痫发作特征
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-8 页
第一章 绪论第8-12 页
　　§1-1 癫痫脑电信号特征识别的研究背景第8-9 页
　　§1-2 基于脑电信号分析的癫痫自动检测方法第9-11 页
　　　　1-2-1 时域方法第9 页
　　　　1-2-2 频域方法第9 页
　　　　1-2-3 非线性方法第9-10 页
　　　　1-2-4 其他方法第10-11 页
　　§1-3 本文主要工作第11-12 页
第二章 癫痫脑电信号的基础知识第12-17 页
　　§2-1 脑电信号产生机理与种类第12-13 页
　　§2-2 脑电信号的采集方法及应用第13-15 页
　　§2-3 癫痫脑电信号的特征第15-17 页
第三章 近似熵及其在癫痫检测中应用的研究第17-29 页
　　§3-1 近似熵的基本概念第17-22 页
　　　　3-1-1 近似熵、互近似熵的算法第17-19 页
　　　　3-1-2 近似熵的参数分析第19-20 页
　　　　3-1-3 近似熵的性质第20-22 页
　　§3-2 近似熵在癫痫自动检测中的应用研究第22-28 页
　　　　3-2-1 近似熵应用在癫痫自动检测中的理论依据第22-23 页
　　　　3-2-2 实验数据及结果第23-28 页
　　　　3-2-3 近似熵算法的局限性第28 页
　　§3-3 小结第28-29 页
第四章 样本熵及其在癫痫检测中应用的研究第29-37 页
　　§4-1 样本熵的定义与含义第29-32 页
　　　　4-1-1 样本熵的算法第29-30 页
　　　　4-1-2 样本熵的性质第30-32 页
　　§4-2 样本熵在癫痫自动检测中的应用研究第32-36 页
　　§4-3 小结第36-37 页
第五章 小波变换在癫痫样波提取中的应用研究第37-51 页
　　§5-1 小波变换的基础理论第37-38 页
　　　　5-1-1 傅里叶变换第37-38 页
　　　　5-1-2 短时傅里叶变换第38 页
　　§5-2 小波变换第38-42 页
　　　　5-2-1 连续小波变换第39-41 页
　　　　5-2-2 离散小波变换第41-42 页
　　§5-3 小波变换在癫痫检测中的应用研究第42-50 页
　　　　5-3-1 小波变换应用在癫痫检测中的理论基础第42-43 页
　　　　5-3-2 小波变换后的实验结果第43-50 页
　　§5-4 小结第50-51 页
第六章 总结与展望第51-52 页
参考文献第52-55 页
致谢第55 页

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