熵在癫痫信号检测中的对比研究与应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 脑电信号非线性研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 癫痫信号检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文安排 | 第14-15页 |
| 1.4 小结 | 第15-16页 |
| 第二章 熵 | 第16-22页 |
| 2.1 近似熵 | 第16-17页 |
| 2.2 样本熵 | 第17-18页 |
| 2.3 模糊熵 | 第18-20页 |
| 2.4 小结 | 第20-22页 |
| 第三章 脑电信号的非线性检测 | 第22-40页 |
| 3.1 替代数据法 | 第22-26页 |
| 3.1.1 替代数据产生 | 第23-25页 |
| 3.1.2 特征量选择 | 第25-26页 |
| 3.1.3 差别显著度判定 | 第26页 |
| 3.2 仿真验证 | 第26-39页 |
| 3.2.1 实验方案 | 第26-27页 |
| 3.2.2 待测数据 | 第27-29页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第29-37页 |
| 3.2.4 讨论 | 第37-38页 |
| 3.2.5 结论 | 第38-39页 |
| 3.3 讨论 | 第39页 |
| 3.4 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于熵的癫痫信号检测 | 第40-50页 |
| 4.1 基于熵的癫痫信号检测 | 第40-41页 |
| 4.2 特征提取 | 第41-43页 |
| 4.2.1 K-S 检验 | 第41-43页 |
| 4.3 分类器的选择与训练 | 第43-48页 |
| 4.3.1 分类器的选择 | 第43-45页 |
| 4.3.2 SVM 分类原理 | 第45-46页 |
| 4.3.3 影响 SVM 分类结果的因素 | 第46-48页 |
| 4.4 小结 | 第48-50页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第50-62页 |
| 5.1 数据介绍 | 第50-52页 |
| 5.1.1 儿童癫痫数据 | 第50-51页 |
| 5.1.2 Bonn 数据集 | 第51-52页 |
| 5.2 癫痫信号非线性验证结果 | 第52-53页 |
| 5.3 分类结果 | 第53-58页 |
| 5.3.1 儿童癫痫数据结果 | 第54-57页 |
| 5.3.2 Bonn 数据集结果 | 第57-58页 |
| 5.4 结果分析与讨论 | 第58-60页 |
| 5.5 小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
