面向少数通道脑电信号中肌电噪声去除的探索研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 课题研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2.1 脑电图的发展历史与应用 | 第12-13页 |
| 1.2.2 脑电信号产生的原理 | 第13-14页 |
| 1.2.3 脑电信号的特点与分类 | 第14-15页 |
| 1.3 脑电信号的干扰源 | 第15-16页 |
| 1.4 肌电消除算法的国内外发展现状 | 第16-17页 |
| 1.5 课题研究意义 | 第17-18页 |
| 1.6 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.7 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 算法简介 | 第20-33页 |
| 2.1 独立成分分析 | 第20-21页 |
| 2.1.1 “鸡尾酒会”问题 | 第20页 |
| 2.1.2 ICA的应用 | 第20页 |
| 2.1.3 统计学假设 | 第20-21页 |
| 2.1.4 预处理和方法选择 | 第21页 |
| 2.2 典型相关分析 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基本原理 | 第21页 |
| 2.2.2 数学描述 | 第21-24页 |
| 2.2.3 应用CCA去除肌电伪迹 | 第24-26页 |
| 2.3 EMD | 第26-28页 |
| 2.3.1 背景知识 | 第26-27页 |
| 2.3.2 IMF判断准则 | 第27页 |
| 2.3.3 算法步骤 | 第27-28页 |
| 2.3.4 EMD的主要性质 | 第28页 |
| 2.4 EEMD | 第28-30页 |
| 2.4.1 基本原理 | 第28-29页 |
| 2.4.2 需设置的两个参数的相关讨论 | 第29-30页 |
| 2.5 EEMD-CCA | 第30-32页 |
| 2.5.1 基本原理 | 第30-32页 |
| 2.5.2 算法步骤 | 第32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 MEMD-CCA | 第33-39页 |
| 3.1 MEMD | 第33-35页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第33-34页 |
| 3.1.2 算法步骤 | 第34-35页 |
| 3.2 噪声辅助的MEMD算法 | 第35-36页 |
| 3.3 MEMD-CCA | 第36-38页 |
| 3.3.1 算法框架 | 第36-37页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 实验和讨论 | 第39-52页 |
| 4.1 数据类型 | 第39-42页 |
| 4.1.1 模拟脑电信号 | 第39-40页 |
| 4.1.2 半模拟数据 | 第40-41页 |
| 4.1.3 真实数据 | 第41-42页 |
| 4.2 评价指标 | 第42-43页 |
| 4.2.1 相对均方根误差 | 第42页 |
| 4.2.2 相关系数 | 第42-43页 |
| 4.2.3 功率谱密度 | 第43页 |
| 4.2.4 峰值信噪比 | 第43页 |
| 4.3 实验结果 | 第43-48页 |
| 4.3.1 合成数据结果 | 第43-44页 |
| 4.3.2 真实数据结果 | 第44-48页 |
| 4.4 讨论 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 未来展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第58-59页 |
