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事件相关电位的空时域组分析方法研究

摘要第2-3页
Abstract第3页
1 绪论第7-15页
    1.1 事件相关电位介绍第7-8页
    1.2 事件相关电位空时域组分析方法介绍第8-14页
        1.2.1 事件相关电位传统分析方法介绍第8-9页
        1.2.2 事件相关电位空时域组分析方法介绍第9-11页
        1.2.3 主成分分析加旋转方法在事件相关电位中的应用第11-12页
        1.2.4 独立分量分析方法在事件相关电位中的应用第12页
        1.2.5 现有盲分离算法组分析事件相关电位时存在的问题第12-14页
    1.3 章节安排及创新点简介第14-15页
2 实验数据介绍第15-21页
    2.1 仿真数据第15-18页
    2.2 实际事件相关电位数据第18-21页
        2.2.1 失匹配负波介绍第18-19页
        2.2.2 认知实验假设第19页
        2.2.3 认知实验设计第19-20页
        2.2.4 数据记录及其预处理第20页
        2.2.5 被用来组分析的数据第20-21页
3 主成分分析加旋转的组分析方法第21-50页
    3.1 主成分分析加旋转分离含噪源方法第21-27页
        3.1.1 线性模型介绍第21页
        3.1.2 主成分分析降维第21-22页
        3.1.3 从盲分离的角度解释Promax旋转方法第22-23页
        3.1.4 成分数选择第23页
        3.1.5 成分反投影解决不同成分之间不能直接比较的问题第23-25页
        3.1.6 小波滤波方法第25-27页
    3.2 仿真-主成分分析加旋转时间域组分析第27-39页
        3.2.1 仿真数据成分分离结果评价方法第27页
        3.2.2 比较仿真数据分解所得成分与源成分第27-33页
        3.2.3 仿真数据成分分离结果评价-全局矩阵C和成分的分离指标PI结果第33-35页
        3.2.4 比较仿真数据含噪源成分与分解所得成分第35-39页
    3.3 实际事件相关电位数据的主成分分析加旋转时间域组分析第39-47页
        3.3.1 小波滤波和传统叠加平均的数据在线性模型上的对比第39-41页
        3.3.2 小波滤波后的数据主成分分析加旋转组分析第41-47页
    3.4 本章小结第47-50页
4 独立分量分析在空、时域组分析第50-77页
    4.1 基于信息熵最大的独立分量分析方法介绍第50-51页
    4.2 仿真-独立分量分析空间域组分析第51-55页
    4.3 仿真-独立分量分析时间域组分析第55-58页
    4.4 实际事件相关电位独立分量分析空间域组分析第58-69页
        4.4.1 小波滤波后的数据分解结果第59-62页
        4.4.2 传统叠加平均的数据分解结果第62-65页
        4.4.3 比较小波滤波和传统叠加平均的数据分解成分稳定性第65-66页
        4.4.4 单个被试的数据独立分量分析空间域分解成分稳定性结果第66-69页
    4.5 实际事件相关电位独立分量分析时间域组分析第69-74页
        4.5.1 小波滤波后的数据分析结果第69-73页
        4.5.2 传统叠加平均的数据分析结果第73-74页
        4.5.3 比较小波滤波和传统叠加平均的数据独立分量分析时间域组分析第74页
    4.6 本章小结第74-77页
5 差异波数据的分解第77-94页
    5.1 实际事件相关电位差异波数据主成分分析加旋转组分析第77-84页
        5.1.1 小波滤波后的差异波数据分析结果第79-84页
        5.1.2 比较差异波前、后顺序数据主成分分析加旋转时间域组分析第84页
    5.2 实际事件相关电位差异波数据独立分量分析空间域组分析第84-92页
        5.2.1 小波滤波后的差异波数据分解结果第85-87页
        5.2.2 传统叠加平均的差异波数据分解结果第87-88页
        5.2.3 比较差异波前、后顺序数据独立分量分析空间域组分析第88页
        5.2.4 单个被试差异波数据独立分量分析空间域分解成分稳定性结果第88-92页
    5.3 本章小结第92-94页
结论第94-96页
参考文献第96-102页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第102-103页
致谢第103-105页

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