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基于脉冲神经网络的自动睡眠分期方法研究与系统实现

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
1 引言第10-15页
    1.1 选题的研究背景第10-11页
    1.2 研究目的与意义第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-13页
    1.4 研究内容第13页
    1.5 论文组织结构第13-15页
2 相关理论知识简介第15-35页
    2.1 脑电信号的基础知识第15-18页
        2.1.1 脑电信号的产生机理第15-16页
        2.1.2 脑电信号的检测第16-17页
        2.1.3 脑电信号的基本节律第17-18页
    2.2 睡眠分期的基础知识第18-21页
        2.2.1 睡眠分期准则第18-20页
        2.2.2 睡眠结构第20-21页
        2.2.3 不同睡眠分期的特点比较第21页
    2.3 脉冲神经网络的基础知识第21-34页
        2.3.1 神经细胞模型第22-25页
        2.3.2 脉冲编码第25-27页
        2.3.3 突触模型第27-28页
        2.3.4 网络结构第28-32页
        2.3.5 学习算法第32-34页
    2.4 本章小结第34-35页
3 基于脉冲神经网络的自动睡眠分期模型第35-43页
    3.1 问题定义第35-36页
    3.2 总体研究思路第36-37页
    3.3 基于脉冲神经网络的自动睡眠分期模型第37-41页
        3.3.1 数据预处理第37-38页
        3.3.2 脉冲编码第38-39页
        3.3.3 脉冲神经网络第39-41页
    3.4 本章小结第41-43页
4 实验与结果分析第43-55页
    4.1 数据集介绍第43-46页
        4.1.1 原始数据概述第43-45页
        4.1.2 数据预处理与样本集合构建第45-46页
    4.2 实验平台介绍第46-47页
    4.3 实验评价指标第47-49页
    4.4 实验结果及分析第49-53页
        4.4.1 基于脉冲神经网络的自动睡眠分期模型实验结果第49-50页
        4.4.2 不同自动睡眠分期模型实验结果对比及分析第50-53页
    4.5 本章小结第53-55页
5 自动睡眠分期展示系统的实现第55-62页
    5.1 系统功能概述第55-59页
    5.2 系统开发环境第59页
    5.3 系统运行效果展示第59-61页
    5.4 本章小结第61-62页
6 总结与展望第62-64页
    6.1 总结第62-63页
    6.2 展望第63-64页
参考文献第64-67页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-69页
学位论文数据集第69页

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