| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-15页 |
| 符号说明 | 第15-16页 |
| 缩略语简表 | 第16-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-32页 |
| ·研究背景和意义 | 第18-19页 |
| ·癫痫发作自动检测技术的研究现状 | 第19-23页 |
| ·分形几何理论 | 第23-28页 |
| ·分形概述 | 第23-24页 |
| ·分形维数 | 第24-28页 |
| ·分形理论的发展及应用 | 第28页 |
| ·Freiburg长程脑电数据库简介 | 第28-30页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第30-32页 |
| 第二章 基于Higuchi分形维的发作前期脑电识别与发作预警 | 第32-47页 |
| ·癫痫脑电的Higuchi分形维 | 第32-33页 |
| ·发作前期EEG的Higuchi分形维的演化 | 第33-35页 |
| ·基于Higuchi分形维与BLDA的癫痫发作预测 | 第35-39页 |
| ·预处理 | 第36页 |
| ·特征提取 | 第36页 |
| ·贝叶斯线性判别分析 | 第36-37页 |
| ·后处理操作 | 第37-39页 |
| ·实验评价及分析 | 第39-45页 |
| ·实验数据 | 第39-40页 |
| ·性能评价方法 | 第40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-44页 |
| ·几种癫痫发作预测算法的性能比较 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 基于脑电信号K近邻分形维数的癫痫发作检测 | 第47-63页 |
| ·分形维数的K近邻算法 | 第47-48页 |
| ·癫痫脑电的K近邻分形维数 | 第48-49页 |
| ·癫痫发作不同阶段K近邻分形维数的对比 | 第49-50页 |
| ·基于K近邻分形维数与梯度Boosting的癫痫发作检测 | 第50-53页 |
| ·梯度Boosting | 第50-52页 |
| ·癫痫发作检测系统 | 第52-53页 |
| ·实验评价及分析 | 第53-62页 |
| ·实验数据 | 第53-55页 |
| ·性能评价方法 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-60页 |
| ·检测系统性能分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 癫痫脑电的多重分形特性研究 | 第63-76页 |
| ·多重分形理论 | 第63-68页 |
| ·多重分形的定义 | 第63-66页 |
| ·多重分形谱常用算法的对比分析 | 第66-68页 |
| ·癫痫脑电的多重分形特性 | 第68-71页 |
| ·多重分形谱参数的提取及其物理意义分析 | 第71-72页 |
| ·癫痫发作不同阶段EEG多重分形特性的对比 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 基于多重分形特征及相关向量机的癫痫发作检测 | 第76-87页 |
| ·相关向量机 | 第76-79页 |
| ·检测系统的构建 | 第79-81页 |
| ·实验结果与分析 | 第81-84页 |
| ·几种癫痫发作检测系统的性能比较 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结和展望 | 第87-90页 |
| ·论文总结 | 第87-88页 |
| ·研究展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 | 第103-105页 |
| 附件：外文论文两篇 | 第105-129页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第129页 |
