基于Hopfield递归神经网络的白天短时睡眠分期研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题研究的内容 | 第12-14页 |
| ·章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 睡眠相关生物电信号 | 第16-24页 |
| ·脑电信号简介 | 第16-18页 |
| ·人脑的结构 | 第16页 |
| ·脑电图 | 第16-17页 |
| ·脑电信号的特点 | 第17页 |
| ·脑电信号特征波 | 第17-18页 |
| ·脑电信号的记录方式 | 第18-20页 |
| ·电极简介 | 第18-19页 |
| ·电极安装 | 第19-20页 |
| ·其他睡眠相关生物电信号 | 第20-21页 |
| ·眼电信号简介 | 第20页 |
| ·肌电信号简介 | 第20-21页 |
| ·睡眠生物电信号特征 | 第21-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第3章 睡眠生物电信号分析方法 | 第24-32页 |
| ·特征分析方法 | 第24-28页 |
| ·时域分析法 | 第24-25页 |
| ·频域分析法 | 第25-26页 |
| ·时频分析法 | 第26-28页 |
| ·非线性动力学分析 | 第28页 |
| ·睡眠分期方法 | 第28-31页 |
| ·决策树 | 第28页 |
| ·线性判别式 | 第28-29页 |
| ·感知器 | 第29页 |
| ·k-近邻分类器 | 第29页 |
| ·支持向量机 | 第29-30页 |
| ·神经网络 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第4章 白天短时睡眠特征提取 | 第32-50页 |
| ·数据采集与预处理 | 第32-33页 |
| ·时频分析 | 第33-41页 |
| ·频域特征计算 | 第33-34页 |
| ·时域特征计算 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-41页 |
| ·信号复杂度分析 | 第41-49页 |
| ·多尺度熵算法 | 第41-43页 |
| ·计算结果 | 第43-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第5章 白天短时睡眠分类 | 第50-61页 |
| ·Hopfield神经网络 | 第50-51页 |
| ·分类识别设计 | 第51-53页 |
| ·分类结果 | 第53-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·工作总结 | 第61-62页 |
| ·研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70页 |
