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基于多元多尺度熵的人体平衡系统研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题来源第9页
    1.2 课题研究的背景、目的及意义第9-10页
    1.3 相关领域国内外研究现状第10-14页
        1.3.1 姿态稳定性的评估的研究现状第10-13页
        1.3.2 姿态稳定性的增强的研究现状第13-14页
    1.4 本文主要研究内容及结构第14-15页
第2章 多元多尺度熵方法仿真研究第15-27页
    2.1 经验模态分解第15-19页
        2.1.1 经验模态分解的基本原理第15-16页
        2.1.2 EMD的分解过程第16-18页
        2.1.3 EMD的仿真分析第18-19页
    2.2 多元经验模态分解第19-21页
        2.2.1 多元经验模态分解算法第19页
        2.2.2 MEMD分解过程第19-21页
    2.3 多尺度熵第21-23页
        2.3.1 多尺度熵算法第21页
        2.3.2 多尺度熵计算过程第21-23页
        2.3.3 MSE的仿真分析第23页
    2.4 多元多尺度熵第23-26页
        2.4.1 多元多尺度熵算法介绍第23-24页
        2.4.2 多元多尺度熵计算过程第24-25页
        2.4.3 MMSE的仿真分析第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 振动鞋系统及其实验设计第27-35页
    3.1 振动鞋系统的设计第27-31页
        3.1.1 随机共振的原理第27-28页
        3.1.2 振动鞋的详细设计第28-31页
    3.2 COP数据测量仪第31-33页
    3.3 实验方法设计第33-34页
        3.3.1 评估系统第33页
        3.3.2 治疗系统第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 实验结果分析第35-47页
    4.1 多尺度熵分析第35-38页
        4.1.1 多尺度熵数据分析流程第35-37页
        4.1.2 多尺度熵的结果分析第37-38页
    4.2 多元多尺度熵分析第38页
        4.2.1 多元多尺度熵的分析流程第38页
        4.2.2 多元多尺度熵的结果分析第38页
    4.3 基于经验模态分解的多尺度熵分析第38-41页
        4.3.1 基于EMD的MSE分析流程第38-39页
        4.3.2 基于EMD的MSE的结果分析第39-41页
    4.4 基于多分辨率经验模态分解的多元多尺度熵分析第41-43页
        4.4.1 基于MEMD的MMSE分析流程第41-42页
        4.4.2 基于MEMD的MMSE结果分析第42-43页
    4.5 MSE和MMSE结果对比分析第43-46页
    4.6 数据分析结论第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 本文工作总结第47页
    5.2 下一步研究展望第47-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-53页
附录A 研究生期间的研究成果第53-54页
附录B 研究生期间参与的项目第54页

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