小波预处理的ITD方法在脑电信号处理中的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 时域分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 频域分析 | 第15页 |
| 1.2.3 时频分析 | 第15-17页 |
| 1.2.4 非线性动力学分析 | 第17页 |
| 1.2.5 人工神经网络分析 | 第17-18页 |
| 1.3 存在的主要问题 | 第18页 |
| 1.4 主要研究内容及章节安排 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 关键技术介绍 | 第20-42页 |
| 2.1 脑电（EEG）理论概述 | 第20-24页 |
| 2.1.1 EEG的发现及产生机理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 EEG的采集和分类 | 第21-23页 |
| 2.1.3 EEG的特性和应用 | 第23-24页 |
| 2.2 脑电信号去噪方法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 伪迹减法 | 第25页 |
| 2.2.2 主成分分析 | 第25-26页 |
| 2.2.3 独立成分分析 | 第26-27页 |
| 2.3 脑电信号常用分析方法 | 第27-40页 |
| 2.3.1 小波分析 | 第27-32页 |
| 2.3.2 经验模式分解 | 第32-38页 |
| 2.3.3 固有时间尺度分解 | 第38-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于小波去噪预处理的ITD方法 | 第42-56页 |
| 3.1 小波去噪 | 第42-51页 |
| 3.1.1 小波去噪基本理论 | 第42-45页 |
| 3.1.2 小波去噪算法评价标准 | 第45-46页 |
| 3.1.3 小波去噪仿真实验 | 第46-51页 |
| 3.2 WD-ITD算法 | 第51-55页 |
| 3.2.1 WD-ITD算法描述 | 第51-52页 |
| 3.2.2 WD-ITD算法评价标准 | 第52-53页 |
| 3.2.3 WD-ITD算法仿真实验 | 第53-55页 |
| 3.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 脑电信号实验及结果分析 | 第56-64页 |
| 4.1 实验环境及数据来源 | 第56-57页 |
| 4.2 基于WD-ITD的脑电信号处理结果分析 | 第57-62页 |
| 4.2.1 模态混叠实验结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.2.2 端点效应实验结果与分析 | 第59-60页 |
| 4.2.3 分解效率和相关系数分析 | 第60-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |
