孤独症儿童脑电特征提取及分类
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 孤独症研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 孤独症诊断概述 | 第13-15页 |
| 1.4 孤独症脑电研究现状 | 第15-17页 |
| 1.5 孤独症脑调控概述 | 第17-19页 |
| 1.6 特征选择与分类算法概述 | 第19-21页 |
| 1.7 本文的研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 数据的采集以及预处理 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 被试的筛选 | 第22-23页 |
| 2.3 数据的采集 | 第23-28页 |
| 2.3.1 被试行为数据采集及结果 | 第23-24页 |
| 2.3.2 脑电数据采集 | 第24-25页 |
| 2.3.3 数据预处理 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 脑电单通道分析算法 | 第30-42页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 功率谱密度分析 | 第31-32页 |
| 3.3 基于熵的脑电分析 | 第32-36页 |
| 3.3.1 近似熵 | 第32-33页 |
| 3.3.2 样本熵 | 第33-34页 |
| 3.3.3 排序熵 | 第34-35页 |
| 3.3.4 小波熵 | 第35-36页 |
| 3.4 结果分析及讨论 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 脑电双通道分析算法 | 第42-50页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 相干性 | 第43-44页 |
| 4.3 相位同步 | 第44-45页 |
| 4.4 相关熵 | 第45-46页 |
| 4.5 分析结果与分析 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 特征选择及分类 | 第50-57页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 数据的特征选择 | 第50-51页 |
| 5.3 支持向量机方法 | 第51-52页 |
| 5.4 结果分析与讨论 | 第52-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
