脑电信号的多尺度特性分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·脑电信号的基本描述 | 第10-13页 |
| ·脑电信号常用分析方法 | 第13-16页 |
| ·多尺度分析方法的研究现状 | 第16-17页 |
| ·本课题的研究内容 | 第17-19页 |
| 第2章 基于动力学熵的多尺度熵分析方法 | 第19-34页 |
| ·移动窗计算方法 | 第19-20页 |
| ·熵算法 | 第20-26页 |
| ·香农熵 | 第20-21页 |
| ·样本熵 | 第21-23页 |
| ·排序熵 | 第23-24页 |
| ·递归熵 | 第24-26页 |
| ·多尺度分解方法 | 第26-30页 |
| ·粗粒化过程 | 第26页 |
| ·移动均值化过程 | 第26-27页 |
| ·最大重复离散小波变换 | 第27-28页 |
| ·集总经验模态分解 | 第28-30页 |
| ·多尺度熵分析方法 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 脑电信号模型及仿真 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·神经群模型 | 第34-36页 |
| ·模型信号的产生 | 第36-37页 |
| ·熵方法的抗噪性评估 | 第37-38页 |
| ·多尺度熵的预测概率 | 第38-41页 |
| ·预测概率 | 第38页 |
| ·多尺度熵的预测概率分析 | 第38-41页 |
| ·多尺度熵的区分度性能评估 | 第41-44页 |
| ·多尺度熵的运算复杂度 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 癫痫脑电信号及多尺度特性分析 | 第46-52页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·脑电数据及预处理 | 第47-48页 |
| ·多尺度熵在癫痫脑电信号中的应用 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 麻醉脑电信号及多尺度特性分析 | 第52-59页 |
| ·麻醉脑电信号数据 | 第52页 |
| ·药代药效动力学结合模型 | 第52-55页 |
| ·多尺度熵在麻醉脑电信号中的应用 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |
