基于小波和独立分量分析的脑电信号处理
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 目录 | 第4-5页 |
| 引言 | 第5-7页 |
| 第1章 脑电信号的获取与分析处理 | 第7-15页 |
| 1．1 脑电图机的结构原理 | 第7-9页 |
| 1．2 国际脑电图学会标准电极安装法 | 第9页 |
| 1．3 脑电图的导联法 | 第9-11页 |
| 1．4 脑电信号的基本规律 | 第11-12页 |
| 1．5 脑电信号的分析处理 | 第12-15页 |
| 第2章 小波变换分析方法 | 第15-19页 |
| 2．1 小波变换概述 | 第15-16页 |
| 2．2 小波多分辨率分析 | 第16-17页 |
| 2．3 基于小波统计分析的消噪方法 | 第17-19页 |
| 第3章 独立分量分析理论 | 第19-41页 |
| 3．1 独立分量分析概述 | 第19-23页 |
| 3．2 相关基础知识 | 第23-33页 |
| 3．3 ICA算法原理 | 第33-41页 |
| 第4章 脑电信号的消噪与特征增强 | 第41-55页 |
| 4．1 单导脑电信号中噪声的消除 | 第41-47页 |
| 4．2 多导脑电信号的ICA处理 | 第47-51页 |
| 4．3 基于小波和ICA的脑电特征增强 | 第51-55页 |
| 第5章 在线ICA算法及其应用 | 第55-61页 |
| 5．1 自适应滤波原理 | 第55-56页 |
| 5．2 在线ICA算法 | 第56-61页 |
| 结束语 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
