基于单导脑电信号的在线压力监测系统研究与实现
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·精神健康 | 第8页 |
| ·压力与健康 | 第8-9页 |
| ·传统压力监测手段 | 第9页 |
| ·脑电信号与压力监测 | 第9-14页 |
| ·脑电介绍 | 第9-12页 |
| ·脑电与压力相关研究 | 第12-13页 |
| ·基于脑电的在线压力监测系统 | 第13-14页 |
| ·主要工作 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 脑电在压力监测中的处理流程与方法 | 第15-22页 |
| ·去噪方法 | 第15-16页 |
| ·脑电信号的特征提取 | 第16-20页 |
| ·各波段功率、中心频率及功率比 | 第16页 |
| ·Renyi熵 | 第16-17页 |
| ·LZ复杂度 | 第17-18页 |
| ·CO复杂度 | 第18-19页 |
| ·最大Lyapunov指数 | 第19-20页 |
| ·分类过程 | 第20-22页 |
| ·K最近邻分类算法(KNN) | 第20-21页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第21-22页 |
| 第三章 压力监测系统设计 | 第22-35页 |
| ·系统功能目标 | 第22-23页 |
| ·脑电采集方案 | 第23-24页 |
| ·系统结构设计 | 第24-28页 |
| ·系统体系结构设计 | 第24-27页 |
| ·系统逻辑结构设计 | 第27-28页 |
| ·系统框架 | 第28-30页 |
| ·用户端 | 第29页 |
| ·服务器端 | 第29-30页 |
| ·医生端 | 第30页 |
| ·数据库设计 | 第30-35页 |
| 第四章 压力监测系统特征及算法选择过程 | 第35-40页 |
| ·分类结果及分析 | 第35-39页 |
| ·压力特征及分类算法选择 | 第39页 |
| ·压力指数的计算 | 第39-40页 |
| 第五章 压力监测系统实现 | 第40-49页 |
| ·系统开发平台及相关技术 | 第40页 |
| ·硬件及驱动模块 | 第40页 |
| ·服务器端实现 | 第40-44页 |
| ·数据库操作模块 | 第42页 |
| ·用户注册登陆模块 | 第42-43页 |
| ·信号文件上传与处理 | 第43-44页 |
| ·客户端实现 | 第44-48页 |
| ·系统可扩展性 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
