基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1. 脑电波简介 | 第12-14页 |
| 1.1.2. 癫痫检测研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 癫痫检测研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 癫痫检测的研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 脑电信号的预处理 | 第20-27页 |
| 2.1 小波分析 | 第20-23页 |
| 2.2 微分滤波 | 第23-24页 |
| 2.3 核函数 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进的稀疏表示癫痫检测方法 | 第27-39页 |
| 3.1 基于稀疏表示的分类方法 | 第27页 |
| 3.2 弹性网约束条件的引入 | 第27-29页 |
| 3.3 在线字典学习算法 | 第29-32页 |
| 3.4 基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测系统 | 第32-34页 |
| 3.5 后处理 | 第34-37页 |
| 3.5.1 平滑操作 | 第34-35页 |
| 3.5.2 阈值操作 | 第35页 |
| 3.5.3 多通道整合 | 第35-36页 |
| 3.5.4 领子技术 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 癫痫检测的实验结果与讨论 | 第39-48页 |
| 4.1 实验数据 | 第39-41页 |
| 4.2 系统评价标准 | 第41-42页 |
| 4.2.1 基于时间段的评价标准 | 第41页 |
| 4.2.2 基于事件的评价标准 | 第41-42页 |
| 4.3 仿真结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.4 结果讨论 | 第44-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 结论和展望 | 第48-50页 |
| 5.1 结论 | 第48页 |
| 5.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第56-57页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第57页 |
