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基于EEG信号的癫痫发病预测的算法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 课题背景及研究意义第9页
    1.2 癫痫机理简介第9-10页
    1.3 脑电图概述第10-11页
    1.4 脑电分析的常用方法第11-13页
    1.5 癫痫预测方法综述第13-16页
    1.6 本文研究内容第16-18页
第2章 基于小波能量的癫痫发病EEG信号分析第18-32页
    2.1 小波变换原理第18-22页
    2.2 小波能量第22-23页
    2.3 实验数据第23-25页
    2.4 癫痫EEG信号的小波分解第25-28页
    2.5 癫痫EEG信号的小波能量特征提取第28-31页
    2.6 本章小结第31-32页
第3章 基于信号预处理和SVM的癫痫发病预测第32-51页
    3.1 支持向量机理论第32-37页
        3.1.1 统计学习理论第32页
        3.1.2 支持向量分类器第32-34页
        3.1.3 最优分类超平面第34-37页
    3.2 LIBSVM简述第37-39页
        3.2.1 LIBSVM采用的模型第37-38页
        3.2.2 LIBSVM中使用的常见核函数第38-39页
    3.3 基于小波能量及SVM的癫痫发作预测第39-42页
    3.4 小波能量算法的优化第42-47页
        3.4.1 相对小波能量第42-44页
        3.4.2 基于相对小波能量和支持向量机的癫痫发病预测第44-47页
    3.5 基于谱功率及SVM的癫痫的发病预测算法第47-50页
        3.5.1 谱功率原理第47-48页
        3.5.2 癫痫发病预测算法及仿真第48-50页
    3.6 本章小结第50-51页
第4章 癫痫发病的实时仿真测试及算法优化第51-59页
    4.1 癫痫发病预测的实时仿真与分析第51-54页
    4.2 基于癫痫预测的EEG通道相关性分析及算法优化第54-57页
    4.3 本章小结第57-59页
结论第59-60页
参考文献第60-65页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第65-67页
致谢第67页

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