基于多通道EEG信号的癫痫特征提取与识别方法研究



基于多通道EEG信号的癫痫特征提取与识别方法研究

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基于多通道EEG信号的癫痫特征提取与识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 课题来源	第9页
1.2 课题研究背景、目的和意义	第9-10页
1.3 相关领域国内外研究现状	第10-15页
1.4 本文的主要研究工作及结构	第15-17页
第2章脑电信号的采集与预处理	第17-33页
2.1 脑电信号的采集	第17-19页
2.1.1 电极的放置	第17-18页
2.1.2 实验数据	第18-19页
2.2 脑电信号的采集噪声类型	第19页
2.3 基于FastICA-MARA的脑电伪迹自动去除	第19-32页
2.3.1 独立分量分析	第20-23页
2.3.2 快速独立分量分析	第23-25页
2.3.3 MARA工具箱简介	第25-26页
2.3.4 FastICA-MARA在多通道脑电伪迹去除中的应用	第26-27页
2.3.5 仿真结果及比较	第27-32页
2.4 本章小结	第32-33页
第3章基于熵分析的癫痫脑电特征提取	第33-47页
3.1 熵算法	第33-34页
3.2 基于多元多尺度熵算法的癫痫特征提取方法	第34-38页
3.2.1 多元多尺度熵算法	第34-36页
3.2.2 基于多元多尺度熵算法的癫痫特征提取结果	第36-38页
3.3 基于模式熵算法的癫痫特征提取方法研究	第38-46页
3.3.1 模式的概念	第38-39页
3.3.2 模式熵算法	第39-40页
3.3.3 模式熵算法性能的仿真分析	第40-43页
3.3.4 基于模式熵算法的癫痫特征提取结果	第43-46页
3.4 熵特征集的构建	第46页
3.5 本章小结	第46-47页
第4章基于参数优化支持向量机的癫痫脑电信号识别	第47-61页
4.1 支持向量机理论	第47-51页
4.1.1 线性可分问题	第47-49页
4.1.2 线性不可分问题	第49页
4.1.3 核函数	第49-50页
4.1.4 支持向量机参数优化的必要性	第50-51页
4.2 支持向量机的参数优化方法	第51-56页
4.2.1 基于网格搜索的支持向量机	第51-52页
4.2.2 基于遗传算法的支持向量机	第52-54页
4.2.3 基于粒子群优化算法的支持向量机	第54-56页
4.3 结果分析与比较	第56-60页
4.4 本章小结	第60-61页
第5章总结与展望	第61-63页
5.1 全文工作总结	第61-62页
5.2 未来研究展望	第62-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-67页
攻读硕士学位期间的研究成果	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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