| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究目的与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作及创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 基于时频方法的头皮脑电分析 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·头皮脑电的特点和采集 | 第15-17页 |
| ·脑电的节律 | 第15-16页 |
| ·脑电的采集 | 第16-17页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第17页 |
| ·小波变换 | 第17-18页 |
| ·Hilbert-Huang 变换 | 第18-25页 |
| ·Hilbert 变换和解析信号 | 第19页 |
| ·瞬时频率 | 第19-20页 |
| ·内蕴模态函数 | 第20页 |
| ·经验模态分解 | 第20-23页 |
| ·EMD 方法的特点 | 第23-24页 |
| ·Hilbert 谱和 Hilbert 边际谱 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于头皮脑电的生理性精神疲劳模式识别研究 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·生理性精神疲劳脑电数据采集 | 第27-28页 |
| ·基于 HHT 的疲劳脑电特征分析与提取 | 第28-37页 |
| ·瞬时能量 | 第28-30页 |
| ·基于希尔伯特边际谱能量的疲劳指数 | 第30-36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于小波包和 HHT 时频分析的睡眠脑电自动分期研究 | 第38-48页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·睡眠脑电信号的特性 | 第38-40页 |
| ·基于时频分析方法的睡眠脑电分期特征提取 | 第40-46页 |
| ·基于 HHT 变换的睡眠脑电处理 | 第40-41页 |
| ·小波包变换原理 | 第41-42页 |
| ·基于 WPT 和 HHT 的睡眠脑电特征提取 | 第42-45页 |
| ·睡眠脑电分期结果及分析 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| 第5章 改进时频分析方法在运动想象脑电模式识别中的应用 | 第48-58页 |
| ·引言 | 第48-49页 |
| ·运动想象头皮脑电的生理特征 | 第49页 |
| ·运动想象脑电数据来源 | 第49-50页 |
| ·基于改进 Hilbert-Huang 变换的左右手运动想象脑电识别 | 第50-56页 |
| ·基于相关系数的 IMF 剔除和筛选 | 第50-53页 |
| ·基于改进 HHT 的运动想象脑电信号特征提取 | 第53-54页 |
| ·运动想象脑电分类方法及结果 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附录 | 第66页 |
