基于字典对学习的癫痫检测算法
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-18页 |
| 1.1.1 脑电图简介 | 第12-15页 |
| 1.1.2 癫痫简介 | 第15-16页 |
| 1.1.3 癫痫检测研究意义 | 第16-18页 |
| 1.2 癫痫检测的研究方法 | 第18页 |
| 1.3 癫痫检测的研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 预处理 | 第22-29页 |
| 2.1 小波滤波 | 第22-25页 |
| 2.2 微分操作 | 第25-26页 |
| 2.3 核函数 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 字典对学习算法 | 第29-35页 |
| 3.1 基于稀疏表示的分类方法 | 第29-30页 |
| 3.2 字典学习模型 | 第30-31页 |
| 3.3 字典对学习模型 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 实验过程与结果讨论 | 第35-47页 |
| 4.1 实验数据 | 第35-36页 |
| 4.2 实验流程 | 第36-37页 |
| 4.3 后处理 | 第37-40页 |
| 4.4 系统评价标准 | 第40-41页 |
| 4.4.1 基于时间段的评价标准 | 第40-41页 |
| 4.4.2 基于事件的评价标准 | 第41页 |
| 4.5 仿真结果及分析 | 第41-43页 |
| 4.6 结果讨论 | 第43-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 结论 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第58-59页 |
| 附件 | 第59页 |
