脑电采集以及自动癫痫检测的系统设计
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 脑电信号概述 | 第12-15页 |
| 1.1.1 脑电波简介 | 第12-13页 |
| 1.1.2 脑电采集技术 | 第13-15页 |
| 1.2 癫痫检测概述 | 第15-17页 |
| 1.2.1 癫痫脑电波 | 第15-16页 |
| 1.2.2 自动癫痫检测 | 第16-17页 |
| 1.3 研究目的和研究意义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文主要内容与结构 | 第18-20页 |
| 第二章 脑电采集系统 | 第20-44页 |
| 2.1 脑电采集系统的总体设计方案 | 第20-21页 |
| 2.2 脑电采集系统软件设计 | 第21-27页 |
| 2.2.1 Qt开发平台 | 第21-22页 |
| 2.2.2 软件架构设计 | 第22-25页 |
| 2.2.3 利用AR模型估计信号功率谱 | 第25-27页 |
| 2.3 基于TGAM模块的脑电采集系统 | 第27-34页 |
| 2.3.1 TGAM模块简介 | 第27-28页 |
| 2.3.2 系统设计与实现 | 第28-31页 |
| 2.3.3 系统效果展示 | 第31-34页 |
| 2.4 基于ADS1299的脑电采集系统 | 第34-43页 |
| 2.4.1 ADS1299芯片简介 | 第34-35页 |
| 2.4.2 系统设计 | 第35页 |
| 2.4.3 系统实现 | 第35-41页 |
| 2.4.4 系统效果展示 | 第41-43页 |
| 2.5 两种实现方式的对比 | 第43-44页 |
| 第三章 自动癫痫检测算法 | 第44-58页 |
| 3.1 GOFA方法 | 第44-45页 |
| 3.2 GOFA方法的应用实现和改动 | 第45-46页 |
| 3.2.1 FIR滤波器的实现 | 第45页 |
| 3.2.2 通道特征的计算方法 | 第45-46页 |
| 3.2.3 对GOFA方法的改动 | 第46页 |
| 3.3 仿真实验与结果分析 | 第46-57页 |
| 3.3.1 长程脑电数据库 | 第46-47页 |
| 3.3.2 仿真实验 | 第47-55页 |
| 3.3.3 参数D_(term)的影响 | 第55-56页 |
| 3.3.4 利用多通道判别规则改进GOFA方法 | 第56-57页 |
| 3.4 GOFA方法评价 | 第57-58页 |
| 第四章 实时自动癫痫检测系统 | 第58-64页 |
| 4.1 系统设计 | 第58-59页 |
| 4.2 系统实现 | 第59-61页 |
| 4.3 仿真测试 | 第61-64页 |
| 4.3.1 虚拟数据源 | 第61-62页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第62-64页 |
| 第五章 工作总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第73-74页 |
| 附件 | 第74页 |
