| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·睡眠 EEG 的基本特征 | 第9-10页 |
| ·睡眠 EEG 的伪迹特征 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·传统 EEG 处理技术 | 第11-13页 |
| ·现代 EEG 处理技术 | 第13-15页 |
| ·本课题主要研究目的及意义 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 2 ICA 的基本原理及其在 EEG 去噪中的应用 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·ICA 的定义与数学模型 | 第18-20页 |
| ·ICA 的不确定性 | 第20-21页 |
| ·尺度的不确定性 | 第20页 |
| ·排列顺序的不确定性 | 第20-21页 |
| ·混合信号的预处理 | 第21-22页 |
| ·去均值化 | 第21页 |
| ·白化处理 | 第21-22页 |
| ·FASTICA 算法 | 第22-24页 |
| ·负熵最大化的目标函数 | 第22页 |
| ·基于负熵的 FastICA 算法 | 第22-24页 |
| ·基于负熵的 FASTICA 算法的性能仿真实验 | 第24-26页 |
| ·基于 FASTICA 算法的多导 EEG 去噪 | 第26-30页 |
| ·滤波思想 | 第27页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 EMD 的基本原理及其在 EEG 去噪中的应用 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·EMD 的基础概念 | 第31-32页 |
| ·瞬时频率 | 第31-32页 |
| ·本征模态函数 | 第32页 |
| ·EMD 分解的实现过程 | 第32-35页 |
| ·EMD 分解的性能仿真实验 | 第35-38页 |
| ·实验一 | 第35-36页 |
| ·实验二 | 第36-38页 |
| ·基于 EMD 滤波的单导 EEG 去噪 | 第38-43页 |
| ·滤波思想 | 第38页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第38-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于 ICA 和 EMD 相结合的睡眠 EEG 预处理 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·问题的提出 | 第44-45页 |
| ·EICA 算法的实现过程 | 第45-46页 |
| ·基于 EICA 算法的睡眠 EEG 预处理 | 第46-54页 |
| ·算法性能评价指标 | 第46-47页 |
| ·模拟睡眠 EEG 的仿真实验 | 第47-50页 |
| ·真实睡眠 EEG 的仿真实验 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
