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独立分量分析算法的计算机仿真及其在多导脑电信号处理中的应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·数字信号处理在生物医学工程中的应用第9-10页
   ·国内外ICA及脑电信号处理研究现状第10-13页
     ·ICA发展历史第10-12页
     ·脑电信号及处理现状第12-13页
   ·本文研究主要内容及安排第13-14页
第2章 ICA的基本概念及理论第14-24页
   ·ICA的基本概念第14-16页
     ·鸡尾酒会问题第14-15页
     ·ICA的定义第15页
     ·ICA标准模型的基本假设第15-16页
   ·ICA的基本理论第16-22页
     ·最大非高斯性估计原理第16-18页
     ·互信息最小化估计原理第18-19页
     ·最大似然函数估计原理第19-20页
     ·信息最大化(Infomax)估计原理第20-22页
   ·主分量分析(PCA)和白化处理第22-23页
     ·主分量分析第22-23页
     ·白化处理第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 ICA算法的计算机仿真试验第24-48页
   ·以峭度作为目标函数第24-29页
     ·目标函数的确立第24-25页
     ·独立分量提取的优化算法第25页
     ·两个仿真试验第25-29页
   ·信息最大化(INFOMAX)第29-39页
     ·传统的信息最大化判据第29-30页
     ·扩展信息最大化第30-33页
     ·计算机仿真第33-39页
   ·快速固定点算法(FASTICA)第39-46页
     ·基于峭度的固定点算法第39-42页
     ·基于负熵的FastICA第42-46页
   ·本章小结第46-48页
第4章 脑电信号的采集第48-58页
   ·编程思路第48-49页
   ·前面板及图形框设计第49-50页
   ·数据采集程序的编写及装载第50-54页
     ·编写C源代码第51-52页
     ·创建及装载.lsb文件第52-54页
   ·脑电信号采集第54-56页
   ·本章小结第56-58页
第5章 采用ICA方法消除脑电信号中工频干扰及眼动伪迹第58-75页
   ·加入人工工频参考源的ICA模型第58-60页
   ·计算机仿真试验第60-65页
   ·用FASTICA处理多导脑电第65-73页
   ·ICA的不确定性问题第73页
   ·本章小结第73-75页
第6章 工作总结与展望第75-77页
攻读硕士期间发表的论文和科研、实践工作第77-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-84页
声明第84页

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