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基于小波分解的左右想象脑电特征分类研究
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基于小波分解的左右想象脑电特征分类研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
第一章 绪论第8-14 页
　　· 引言第8-9 页
　　· 脑电的分类和研究现状第9-12 页
　　　　· 脑电的分类第9-10 页
　　　　· 脑电信号的特点第10-11 页
　　　　· 研究的目的和意义第11-12 页
　　　　· 国内外研究动态和发展趋势第12 页
　　· 本文的主要研究内容第12-14 页
　　　　· 研究内容第12 页
　　　　· 各章安排第12-14 页
第二章 脑电信号的处理第14-18 页
　　· 引言第14-15 页
　　· 实验数据背景第15-16 页
　　· 信号模式识别技术第16-17 页
　　· 本章小结第17-18 页
第三章 小波分析的基本理论第18-36 页
　　· 小波分析的起源第18-19 页
　　· 小波变换定义及性质第19-23 页
　　　　· 基本定义第19 页
　　　　· 连续小波变换及性质第19-21 页
　　　　· 离散小波变换原理及性质第21-22 页
　　　　· 小波基第22-23 页
　　　　· 小波基的选取方法第23 页
　　· 小波变换的应用第23-24 页
　　· 基于小波变换系数及FISHER距离的特征提取第24-35 页
　　　　· 小波变换特征表示第24-25 页
　　　　· 特征提取方法第25-26 页
　　　　· C3, C4电极EEG 小波分解第26-33 页
　　　　· 计算类型内的Fisher 距离第33-35 页
　　· 本章小结第35-36 页
第四章 脑电信号分类方法第36-47 页
　　· 特征提取方法的研究现状第36-37 页
　　　　· 特征提取方法研究现状第36 页
　　　　· 存在不足第36-37 页
　　· 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，ANN)第37-38 页
　　　　· 人工神经网络的定义第37 页
　　　　· 人工神经网络的分类第37-38 页
　　　　· 人工神经网络的应用第38 页
　　· BP 神经网络的分类和识别结果第38-45 页
　　　　· BP 神经网络第38-39 页
　　　　· BP 神经网络结构第39-40 页
　　　　· BP 模型计算公式汇总第40-42 页
　　　　· 标准BP 算法流程图第42-43 页
　　　　· MATLAB 神经网络工具箱概述第43-45 页
　　· 数据处理结果第45-46 页
　　· 本章小结第46-47 页
第五章 总结第47-49 页
　　· 主要工作回顾第47 页
　　· 本课题今后需进一步研究的地方第47-49 页
致谢第49-50 页
参考文献第50-55 页
附录 部分程序代码第55-58 页
个人简历 在读期间发表的学术论文第58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。
 
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