| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-12页 |
| 1.1.1 脑电信号产生的原理 | 第9-10页 |
| 1.1.2 脑电信号的分类 | 第10-11页 |
| 1.1.3 脑电信号的特点 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 主要的伪迹成分及伪迹去除方法 | 第15-33页 |
| 2.1 主要的伪迹成分 | 第15-16页 |
| 2.2 自适应滤波方法 | 第16-18页 |
| 2.3 小波变换 | 第18-19页 |
| 2.4 主成分分析 | 第19-21页 |
| 2.5 独立成分分析 | 第21-27页 |
| 2.5.1 ICA 定义 | 第21-22页 |
| 2.5.2 ICA 算法思想概述 | 第22-23页 |
| 2.5.3 FastICA | 第23-25页 |
| 2.5.4 扩展 InfomaxICA | 第25-27页 |
| 2.6 希尔伯特黄变换 | 第27-31页 |
| 2.6.1 瞬时频率 | 第27-28页 |
| 2.6.2 本征模态函数 | 第28-29页 |
| 2.6.3 经验模态分解算法 | 第29-30页 |
| 2.6.4 Hilbert 谱和边际谱 | 第30-31页 |
| 2.7 本章总结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于 HHT 的脑电信号去伪迹 | 第33-59页 |
| 3.1 HHT 的实现 | 第33-37页 |
| 3.2 端点效应及解决方法 | 第37-45页 |
| 3.2.1 端点效应的由来 | 第37页 |
| 3.2.2 常用的抑制端点效应的方法 | 第37-40页 |
| 3.2.3 波形匹配法和镜像法相结合的新算法 | 第40-45页 |
| 3.3 基于 HHT 的脑电信号处理 | 第45-57页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第45-47页 |
| 3.3.2 HHT 方法去伪迹的步骤 | 第47-48页 |
| 3.3.3 基于 HHT 方法的去伪迹 | 第48-57页 |
| 3.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 基于 HHT、PCA 和 ICA 的脑电信号去伪迹 | 第59-69页 |
| 4.1 脑电信号去伪迹的新方法 | 第59-60页 |
| 4.2 基于 HHT 的滤波方法 | 第60-61页 |
| 4.3 基于主成分分析的信号降维 | 第61-63页 |
| 4.3.1 PCA 降维的步骤 | 第61页 |
| 4.3.2 PCA 降维 | 第61-63页 |
| 4.4 基于 ICA 的脑电信号去伪迹 | 第63-68页 |
| 4.4.1 基于 ICA 的脑电信号分解 | 第63页 |
| 4.4.2 伪迹的识别 | 第63-66页 |
| 4.4.3 信号的重构 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |