摘要 | 第1-10页 |
ABSTRACT | 第10-12页 |
符号说明 | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第13-21页 |
·脑电波的介绍 | 第13-16页 |
·癫痫脑电波的特点 | 第16-18页 |
·癫痫自动检测的研究目的和意义 | 第18页 |
·癫痫自动检测技术的国内外研究和应用现状 | 第18-20页 |
·本文研究技术路线与主要内容 | 第20-21页 |
第2章 计算机辅助癫痫检测的主要研究方法和一般流程 | 第21-24页 |
·当前计算机辅助癫痫检测的主要研究方法 | 第21-22页 |
·计算机辅助癫痫脑电检测的一般流程 | 第22-24页 |
第3章 非线性系统基本知识 | 第24-29页 |
·前言 | 第24-25页 |
·非线性动力学系统 | 第25-26页 |
·非线性时间序列 | 第26页 |
·非线性常用的度量方法 | 第26-29页 |
第4章 切比雪夫Ⅱ型带通滤波器和零相位数字滤波器 | 第29-35页 |
·前言 | 第29页 |
·切比雪夫Ⅱ型带通滤波器 | 第29-32页 |
·切比雪夫滤波器 | 第29-31页 |
·选择切比雪夫Ⅱ型带通滤波器的原因 | 第31-32页 |
·零相位数字滤波器 | 第32-35页 |
第5章 支持向量机 | 第35-41页 |
·引言 | 第35页 |
·支持向量机分类原理 | 第35-36页 |
·线性支持向量机 | 第36-40页 |
·非线性支持向量机 | 第40-41页 |
第6章 基于HURST指数和SVM的自动癫痫检测 | 第41-49页 |
·引言 | 第41页 |
·HURST指数 | 第41-43页 |
·实验数据 | 第43页 |
·基于HURST指数和SVM的自动癫痫检测 | 第43-47页 |
·计算Hurst指数 | 第44-45页 |
·脑电滤波 | 第45-46页 |
·波幅的相对均值 | 第46页 |
·SVM脑电分类 | 第46-47页 |
·本章小结 | 第47-49页 |
第7章 基于DFA和SVM的癫痫脑电检测方法 | 第49-59页 |
·引言 | 第49页 |
·实验数据 | 第49-50页 |
·DFA定标指数和波动指数的计算方法 | 第50-57页 |
·DFA定标指数的计算方法 | 第50-56页 |
·脑电波动指数 | 第56-57页 |
·基于DFA和SVM的自动癫痫检测 | 第57-58页 |
·实验结果 | 第58-59页 |
全文总结和展望 | 第59-61页 |
参考文献 | 第61-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
附录:本人硕士研究生期间发表论文和参与的项目 | 第66-67页 |
学位论文评阅及答辩情况表 | 第67页 |