癫痫脑电自动识别方法研究及混沌分析

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-12页
·研究背景	第7-8页
·目前发展现状及存在的问题	第8-10页
·本文研究路线及方法	第10-12页
第二章 脑电信号的小波分析与处理	第12-32页
·脑电信号预处理	第12-13页
·脑电信号预处理中运用小波分析的优势	第13-14页
·小波分析理论	第14-20页
·小波分析	第14-17页
·小波变换用于信号降噪的原理	第17-20页
·脑电信号的小波分析处理	第20-32页
·脑电信号的实际算例比较	第20-27页
·脑电信号的小波分析与处理	第27-32页
第三章 癫痫脑电信号的自动识别	第32-51页
·人工神经网络的理论基础	第32-41页
·人工神经网络的特点	第32-33页
·人工神经网络的基本概念	第33-34页
·BP神经网络	第34-41页
·基于BP神经网络的癫痫症状模式识别	第41-48页
·基于BP神经网络的癫痫症状模式识别程序设计	第42-46页
·基于BP神经网络的癫痫症状模式识别程序改进	第46-48页
·BP神经网络在癫痫症状模式识别中的进一步讨论	第48-51页
第四章 基于非线性混沌理论对癫痫脑电信号的研究	第51-66页
·协同学的运用目的	第51-52页
·混沌	第52-57页
·基于协同学概念的脑电信号建模	第57-66页
·癫痫脑电信号序参量和空间模的建立	第58-61页
·癫痫脑电信号空间模实验结果	第61-64页
·EEG信号非线性动力学方法的深入分析	第64-66页
第五章 总结与展望	第66-68页
致谢	第68-69页
参考文献	第69-73页
研究生在读期间论文发表情况	第73-74页
西北工业大学学位论文知识产权声明书	第74页
西北工业大学学位论文原创性声明	第74页