基于稀疏表示的单实验事件相关电位信号去噪与分类方法研究



基于稀疏表示的单实验事件相关电位信号去噪与分类方法研究

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基于稀疏表示的单实验事件相关电位信号去噪与分类方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
目录	第8-12页
第一章绪论	第12-20页
· 研究背景和意义	第12-14页
· 国内外研究现状	第14-19页
· ERPs信号去噪	第14-17页
· ERPs信号分类	第17-19页
· 论文主要内容及结构安排	第19-20页
第二章稀疏表示理论	第20-34页
· 稀疏表示理论的基础	第20页
· 信号的稀疏表示	第20-29页
· 传统信号表示	第20-21页
· 信号的稀疏性	第21-22页
· 信号的稀疏表示	第22-29页
· 信号稀疏分解算法	第29-32页
· 贪婪算法	第29-30页
· 松弛算法	第30-31页
· 其他算法	第31-32页
· 本章小结	第32-34页
第三章基于稀疏表示的ERPs信号去噪算法	第34-62页
· 引言	第34-35页
· 实验数据	第35-37页
· 经典ERPs去噪算法	第37-42页
· 基于稀疏表示的ERPs信号去噪算法	第42-51页
· 基于改进式Nonlocal Means去噪算法	第42-47页
· 基于协同滤波的去噪算法	第47-51页
· 实验结果分析	第51-61页
· 本章小结	第61-62页
第四章基于稀疏表示的ERPs信号分类算法	第62-82页
· 引言	第62-63页
· 经典ERPs分类算法	第63-69页
· 基于稀疏表示分类的ERPs信号分类算法	第69-78页
· Sparse presentation-based Classification(SRC)算法	第69-72页
· Discriminative K-SVD算法	第72-75页
· Label Consistent K-SVD算法	第75-78页
· 实验结果分析	第78-81页
· 本章小结	第81-82页
第五章总结与展望	第82-84页
· 总结	第82-83页
· 展望	第83-84页
参考文献	第84-91页
致谢	第91-92页
攻读学位期间科研成果	第92页

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