脑电信号的非平衡数据处理及特征提取方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及问题 | 第8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 数据平衡处理的方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 特征提取 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 脑电数据库与分类器 | 第13-21页 |
| 2.1 癫痫及脑电图 | 第13-14页 |
| 2.1.1 癫痫 | 第13页 |
| 2.1.2 脑电图 | 第13-14页 |
| 2.2 脑电数据库 | 第14-16页 |
| 2.2.1 Bonn数据库 | 第14-16页 |
| 2.2.2 CHB-MIT数据库 | 第16页 |
| 2.3 两种常用的分类器 | 第16-20页 |
| 2.3.1 超限学习机 | 第16-18页 |
| 2.3.2 支撑向量机(SVM) | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 一种新的非平衡处理方法 | 第21-28页 |
| 3.1 种新的数据平衡方法(K-S-M) | 第21-23页 |
| 3.1.1 K-means聚类方法 | 第21页 |
| 3.1.2 Silhouette指标 | 第21-22页 |
| 3.1.3 M-近邻下采样 | 第22-23页 |
| 3.1.4 一种新的非平衡数据处理方法K-S-M | 第23页 |
| 3.2 数值实验 | 第23-27页 |
| 3.2.1 特征提取 | 第23-24页 |
| 3.2.2 评价指标 | 第24页 |
| 3.2.3 数值实验结果 | 第24-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于中心核半径的脑电特征提取方法 | 第28-38页 |
| 4.1 经验模态分解 | 第28-29页 |
| 4.2 相空间及其重构 | 第29-30页 |
| 4.3 基于中心核半径的脑电特征提取方法 | 第30-31页 |
| 4.4 数值实验及结果 | 第31-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 论文总结与展望 | 第38-39页 |
| 参考文献 | 第39-43页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
