基于小波变换的EEG分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究工作及组织 | 第12-15页 |
| 第二章 EEG 自动检测技术的评述 | 第15-25页 |
| ·EEG 的基本理论 | 第15-20页 |
| ·EEG 的基本成分 | 第15-17页 |
| ·EEG 的分类 | 第17-20页 |
| ·EEG 视觉分析与诊断 | 第20-22页 |
| ·视觉分析的步骤 | 第20-21页 |
| ·视觉分析的报告内容及其结论的生成 | 第21页 |
| ·报告指数的计算方法 | 第21-22页 |
| ·EEG 自动检测技术分析 | 第22-25页 |
| 第三章 小波分析的原理 | 第25-37页 |
| ·连续小波变换 | 第25-27页 |
| ·连续小波变换的原理 | 第25-26页 |
| ·连续小波变换的算法 | 第26-27页 |
| ·离散小波变换 | 第27-29页 |
| ·离散小波变换的原理 | 第27页 |
| ·离散小波变换的算法 | 第27-29页 |
| ·多分辨率分析 | 第29-31页 |
| ·多分辨率分析的原理 | 第29-30页 |
| ·Mallat 算法 | 第30-31页 |
| ·小波基 | 第31-33页 |
| ·常用小波基 | 第31-33页 |
| ·小波基的选取方法 | 第33页 |
| ·基于小波变换的EEG 分析 | 第33-35页 |
| ·小波熵 | 第33-34页 |
| ·小波频谱 | 第34页 |
| ·小波混沌 | 第34-35页 |
| ·基于小波变换的癫痫检测方法 | 第35-37页 |
| 第四章 EEG 智能检测系统设计 | 第37-53页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·波形模型及特征提取方法 | 第38-39页 |
| ·脑电癫痫波的检测 | 第39-41页 |
| ·基于改进小波基的小波变换的EEG 自动检测 | 第41-53页 |
| ·系统流程 | 第41-42页 |
| ·实验数据 | 第42-43页 |
| ·周期和波幅的判断 | 第43-44页 |
| ·改进小波基 | 第44-49页 |
| ·多分辨分析 | 第49页 |
| ·识别方法 | 第49-53页 |
| 总结与展望 | 第53-55页 |
| 总结 | 第53页 |
| 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 附录A（攻读学位期间发表的论文） | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-66页 |
