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纯音刺激下脑电信号的分析与识别

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 论文研究内容和创新点第12-13页
    1.4 论文组织与结构第13-14页
    1.5 本章小结第14-16页
第二章 听觉诱发电位的理论基础及脑电信号的分析基础第16-22页
    2.1 听觉的声学基础第16-18页
        2.1.1 听觉诱发电位第16-17页
        2.1.2 纯音测听第17-18页
        2.1.3 纯音频率分辨第18页
    2.2 脑电信号分析的基础第18-21页
        2.2.1 脑电的生理学基础第18-20页
        2.2.2 脑电信号的特征及分析方法第20-21页
    2.3 本章小结第21-22页
第三章 实验设计及数据预处理第22-32页
    3.1 实验环境第22-23页
    3.2 实验设计流程第23-25页
        3.2.1 实验被试第24页
        3.2.2 实验材料制作第24页
        3.2.3 实验流程第24-25页
    3.3 数据预处理第25-30页
        3.3.1 预处理工具第25-26页
        3.3.2 脑电数据第26-28页
        3.3.3 对基于ICA的纯音刺激下脑电信号预处理第28-30页
    3.4 本章小结第30-32页
第四章 纯音刺激下脑电信号的特征提取与选择第32-42页
    4.1 时频分析第32-34页
        4.1.1 ERSP分析结果第32-34页
    4.2 纯音刺激下脑电信号的特征提取第34-39页
        4.2.1 统计特征第35页
        4.2.2 听觉诱发电位的成分第35页
        4.2.3 功率谱第35-36页
        4.2.4 近似熵第36-38页
        4.2.5 能量特征第38-39页
    4.3 特征选择第39-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第五章 纯音刺激下脑电信号分类识别及结果分析第42-48页
    5.1 基于支持向量机的分类识别第42-45页
        5.1.1 SVM的原理第42-43页
        5.1.2 交叉验证第43页
        5.1.3 基于近似熵的纯音分类结果第43-44页
        5.1.4 基于功率谱估计的纯音分类结果第44-45页
    5.2 基于BPANN的分类识别第45-47页
        5.2.1 BPANN的原理概括第46页
        5.2.2 分类结果与分析第46-47页
    5.3 本章小结第47-48页
第六章 总结与展望第48-50页
    6.1 总结第48-49页
    6.2 展望第49-50页
参考文献第50-58页
致谢第58-60页
攻读硕士期间发表的学术论文第60-62页
攻读硕士期间参与的研究项目第62页

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