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基于EEG的脑活跃度评估研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
目录第8-10页
1 绪论第10-18页
   ·研究背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-16页
   ·论文研究内容和创新点第16-17页
   ·论文结构第17-18页
2 脑电信号及应用实例第18-35页
   ·脑电信号基础第18-22页
     ·脑电信号的产生机理及分类第18-19页
     ·脑电信号的采集方法第19-21页
     ·脑电信号的特点及应用第21-22页
   ·脑电信号分析方法第22-28页
     ·传统分析方法第22-27页
     ·现代分析方法第27-28页
   ·本文基于小波熵的抑郁症患者脑电复杂度分析第28-34页
     ·小波熵简介第28-29页
     ·抑郁症患者脑电信号采集及预处理第29-31页
     ·实验结果第31-34页
   ·小结第34-35页
3 基于脑电信号的情感分类第35-58页
   ·特定情感的脑电信号采集及特征提取第38-44页
     ·情感脑电信号的采集第38-40页
     ·情感脑电信号的特征提取第40-44页
   ·特征选择算法及分类器设计第44-51页
     ·脑电信号的导联选择第44-47页
     ·基于遗传算法的特征选择第47-49页
     ·基于主成分分析的特征选择第49-50页
     ·Fisher多类分类器第50-51页
   ·情感分类结果及分析第51-57页
     ·基于遗传算法特征选择的分类结果第52-55页
     ·基于PCA-Fisher和GA-Fisher的分类结果对比第55-57页
   ·小结第57-58页
4 基于小波神经网络的脑活跃度模型初步研究第58-70页
   ·脑活跃度的定义第58-59页
   ·本文脑活跃度建模特征参数第59-61页
     ·Welch功率谱估计第59-60页
     ·复杂度第60-61页
   ·基于小波神经网络的脑活跃度模型构建第61-66页
     ·小波神经网络基础第61-63页
     ·脑活跃度模型第63-64页
     ·小波神经网络脑活跃度模型实现步骤第64-66页
   ·恐惧脑活跃度研究第66-69页
     ·模型的实现第66-67页
     ·模型结果分析第67-69页
   ·小结第69-70页
5 总结与展望第70-73页
   ·总结第70-71页
   ·展望第71-73页
参考文献第73-79页
攻读学位期间取得的研究成果第79-80页
致谢第80-82页

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