基于隐马尔可夫模型和符号条件熵的异常生理信号研究



基于隐马尔可夫模型和符号条件熵的异常生理信号研究

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基于隐马尔可夫模型和符号条件熵的异常生理信号研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
· 生理电信号的研究历史与发展概述	第8-10页
· 脑电信号的研究与发展	第8-9页
· 心电信号的研究与发展	第9-10页
· 生理电信号研究方法概述	第10-13页
· 脑电信号的研究方法	第10-11页
· 心电信号的研究方法	第11-13页
· 论文研究内容及结构安排	第13-14页
第二章生理电信号基础理论	第14-31页
· 脑的电生理学基础	第14-19页
· 脑的结构与功能	第14-15页
· 脑电信号的发生	第15-17页
· 脑电信号的规律性	第17-18页
· 脑电信号的分类	第18-19页
· 脑电信号的采集	第19-24页
· 采集前准备	第19-20页
· 采集的系统准备和过程	第20-22页
· 脑电信号的降噪处理	第22-24页
· 心脏的生理学基础和信号采集	第24-26页
· 癫痫相关知识介绍	第26-30页
· 本章小结	第30-31页
第三章基于隐马尔可夫模型的癫痫脑电识别	第31-49页
· 癫痫脑电识别的意义及基于隐马尔可夫模型的研究方法	第31页
· 隐马尔可夫模型理论	第31-34页
· 马尔可夫过程	第31-33页
· 隐马尔可夫过程	第33-34页
· 隐马尔可夫模型的应用方法	第34-36页
· 基于AR模型的脑电信号特征提取	第36-39页
· 特征提取及AR模型简介	第36-38页
· AR模型的阶次估计	第38-39页
· 基于隐马尔可夫模型的癫痫脑电识别实例	第39-48页
· 隐马尔可夫模型训练过程	第39-41页
· 实验数据	第41页
· 实验流程	第41-42页
· 实验结果及分析	第42-48页
· 本章小结	第48-49页
第四章基于符号条件熵的异常心电信号冗余信息分析	第49-69页
· 非线性动力学基础	第49-52页
· 混沌理论的发展与应用	第49-51页
· 混沌运动的特征	第51-52页
· 心电信号常用分析方法	第52-54页
· 柯尔莫哥洛夫熵	第52页
· 近似熵	第52-53页
· 样本熵	第53-54页
· 基于符号条件熵的冗余信息算法研究	第54-58页
· 冗余信息理论	第55-57页
· 基于符号条件熵的冗余信息分析	第57页
· 符号化方法	第57-58页
· 心电信号冗余信息分析实验	第58-68页
· 实验数据	第58页
· 实验流程	第58-59页
· 实验结果与分析	第59-68页
· 本章小结	第68-69页
第五章基于Java.Swing的生理电信号分析系统	第69-80页
· Java简介	第69-71页
· Java语言概述	第69-70页
· Java程序开发步骤	第70-71页
· Java开发工具	第71-72页
· 生理电信号分析软件	第72-79页
· 癫痫EEG识别功能	第72-76页
· ECG冗余信息计算功能	第76-79页
· 本章小结	第79-80页
第六章总结与展望	第80-81页
参考文献	第81-83页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第83-84页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第84-85页
致谢	第85页

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