基于同步的癫痫脑电识别研究—硕士毕业论文下载



基于同步的癫痫脑电识别研究

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基于同步的癫痫脑电识别研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-15页
1. 绪论	第15-22页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-19页
1.2.1 经验模态分解算法	第16-17页
1.2.2 脑电相位同步	第17-18页
1.2.3 脑电分析的其他主要方法	第18-19页
1.3 主要研究内容	第19-20页
1.4 论文的组织结构	第20-22页
2. 脑电	第22-45页
2.1 脑电的采集	第22-23页
2.2 相关背景	第23-25页
2.2.1 癫痫脑电特性	第24-25页
2.3 脑电基本算法	第25-44页
2.3.1 预处理算法	第26-37页
2.3.2 提取特征	第37-40页
2.3.3 分类识别算法	第40-44页
2.4 本章小结	第44-45页
3. 基于相关性分析的EMD算法	第45-60页
3.1 相关性分析理论	第45-46页
3.2 相关性仿真实验	第46-59页
3.2.1 相关性分析	第47-52页
3.2.2 特征提取	第52-53页
3.2.3 分类实验	第53-59页
3.3 本章小结	第59-60页
4. 基于Kruskal-Waills算法的脑电特征有效性研究	第60-79页
4.1 Kruskal-Waills检验理论	第60-61页
4.2 Kruskal-Waills实验仿真	第61-68页
4.3 Kruskal-Waills实验效果评估	第68-78页
4.4 本章小结	第78-79页
5. 基于希尔伯特-黄变换的锁相位算法	第79-93页
5.1 锁相位理论	第79-80页
5.2 脑电锁相位实验	第80-89页
5.2.1 传统的锁相位带通滤波	第80-83页
5.2.2 基于希尔伯特-黄变换的锁相位算法	第83-87页
5.2.3 不同算法的锁相位值计算和比较	第87-89页
5.3 建立基于同步的癫痫脑电识别算法	第89-92页
5.3.1 识别实验评估	第90-92页
5.4 本章小结	第92-93页
结语	第93-96页
参考文献	第96-104页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文目录	第104-105页
附录B 攻读学位期间主持和参与的主要项目	第105-106页
致谢	第106页

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