首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--通信论文--通信理论论文--信号处理论文

信号处理方法在疲劳驾驶和亚健康研究中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题研究的背景及其意义第10-11页
   ·国内外的研究现状第11-16页
     ·信号处理方法的研究第11-13页
     ·疲劳驾驶的研究第13-14页
     ·亚健康的研究第14-16页
   ·本文的主要内容及其结构第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第2章 人体生理信号基础知识简介第18-30页
   ·脑电信号简介第18-23页
     ·脑电信号的产生机理第18-21页
     ·脑电信号的特点第21页
     ·脑电信号的分析方法第21-23页
   ·脉搏信号的简介第23-28页
     ·脉搏信号的产生机理第24-26页
     ·脉搏信号的特点第26页
     ·脉搏信号的分析方法第26-28页
   ·本章小结第28-30页
第3章 人体生理信号的采集与预处理第30-46页
   ·脑电信号的采集第30-33页
   ·脉搏信号的采集第33-34页
   ·基于希尔伯特-黄变换的信号消噪方法第34-40页
     ·希尔伯特-黄变换的基本理论第35-36页
     ·希尔伯特-黄变换的消噪原理第36-37页
     ·消噪结果第37-40页
   ·基于小波变换的信号消噪方法第40-43页
     ·小波变换的基本理论第40页
     ·小波变换的消噪原理第40-41页
     ·消噪结果第41-43页
   ·实验结果分析第43-44页
   ·本章小结第44-46页
第4章 疲劳驾驶的脑电信号分析第46-58页
   ·基本理论介绍第46-50页
     ·相对功率谱的原理第46-47页
     ·Wigner-Ville分布的原理第47-48页
     ·功率谱信息熵的原理第48-50页
   ·实验结果及分析第50-56页
     ·基于相对功率谱的疲劳驾驶脑电特性的分析第51-52页
     ·基于相对功率谱的疲劳驾驶脑电地形图的分析第52-54页
     ·Wigner-Ville分布在疲劳驾驶脑电分析中的应用第54-56页
     ·功率谱信息熵在疲劳驾驶脑电分析中的应用第56页
   ·实验结果的比较第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第5章 人体亚健康的脉搏信号分析第58-70页
   ·基本理论介绍第58-63页
     ·匹配追踪算法第58-61页
     ·Gabor变换第61-62页
     ·K-近邻分类器第62-63页
   ·实验结果及分析第63-68页
     ·基于匹配追踪算法的人体亚健康脉搏信号的分析第63-67页
     ·基于Gabor变换的人体亚健康脉搏信号的分析第67-68页
     ·基于K-近邻分类器的脉搏信号的分类第68页
   ·本章小结第68-70页
第6章 总结与展望第70-72页
   ·全文总结第70-71页
   ·研究展望第71-72页
参考文献第72-78页
附录第78-80页
 附录1 主观疲劳量表第78-79页
 附录2 亚健康自评表第79-80页
致谢第80-82页
攻读学位期间的研究成果第82页

论文共82页,点击 下载论文
上一篇:基于网络编码的匿名通信模型研究
下一篇:基于路由算法的无线传感器网络伪装研究