| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 EEG信号 | 第15-16页 |
| 1.3 EEG信号分析方法的研究进展与现状 | 第16-17页 |
| 1.3.1 时域分析法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 频域分析法 | 第17页 |
| 1.3.3 时频分析法 | 第17页 |
| 1.3.4 非线性动力学分析法 | 第17页 |
| 1.4 EEG信号用于预测亚低温治疗的脑保护效果的研究进展 | 第17-18页 |
| 1.5 研究目的和意义 | 第18-19页 |
| 1.6 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 第二章 实验设计与信号采集 | 第20-28页 |
| 2.1 实验设计 | 第20-24页 |
| 2.1.1 实验材料 | 第20-22页 |
| 2.1.2 实验步骤 | 第22-24页 |
| 2.2 信号采集与预处理 | 第24-28页 |
| 2.2.1 信号采集 | 第24-25页 |
| 2.2.2 平滑滤波 | 第25-26页 |
| 2.2.3 去除漂移 | 第26页 |
| 2.2.4 预处理结果 | 第26-28页 |
| 第三章 信息量分析 | 第28-35页 |
| 3.1 信息量分析方法综述 | 第28页 |
| 3.2 小波变换 | 第28-31页 |
| 3.2.1 连续小波变换 | 第29页 |
| 3.2.2 离散小波变换 | 第29-31页 |
| 3.3 信息量 | 第31-35页 |
| 3.3.1 Shannon熵 | 第31-32页 |
| 3.3.2 信息量的定义 | 第32-33页 |
| 3.3.3 信息量的应用 | 第33页 |
| 3.3.4 信息量分析方法所存在的不足 | 第33-35页 |
| 第四章 复杂度分析 | 第35-45页 |
| 4.1 复杂度分析方法综述 | 第35-38页 |
| 4.1.1 复杂度分析方法研究进展 | 第35-36页 |
| 4.1.2 Lempel-Ziv复杂度 | 第36-37页 |
| 4.1.3 C0 复杂度 | 第37-38页 |
| 4.1.4 小结 | 第38页 |
| 4.2 C0 复杂度 | 第38-45页 |
| 4.2.1 C0 复杂度的定义 | 第38-40页 |
| 4.2.2 C0 复杂度的性质 | 第40-43页 |
| 4.2.3 C0 复杂度的应用 | 第43-45页 |
| 第五章 实验数据分析 | 第45-58页 |
| 5.1 实验数据 | 第45-52页 |
| 5.1.1 原始EEG信号 | 第45-46页 |
| 5.1.2 神经缺损评分结果 | 第46-48页 |
| 5.1.3 信息量分析EEG信号 | 第48-50页 |
| 5.1.4 C0 复杂度分析EEG信号 | 第50-52页 |
| 5.2 信息量与C0 复杂度的统计分析 | 第52-56页 |
| 5.2.1 t检验 | 第52页 |
| 5.2.2 Pearson相关系数 | 第52-54页 |
| 5.2.3 信息量统计分析 | 第54页 |
| 5.2.4 C0 复杂度统计分析 | 第54-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 6.1 总结与回顾 | 第58-59页 |
| 6.1.1 使用信息量分析EEG信号 | 第58-59页 |
| 6.1.2 使用C0 复杂度分析EEG信号 | 第59页 |
| 6.2 创新点 | 第59-60页 |
| 6.3 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67页 |