基于一种新的融合特征的癫痫性发作自动检测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 癫痫性发作的自动检测 | 第11-23页 |
| 2.1 癫痫与脑电 | 第11-16页 |
| 2.1.1 癫痫 | 第11-12页 |
| 2.1.2 脑电信号 | 第12-15页 |
| 2.1.3 癫痫脑电信号 | 第15-16页 |
| 2.2 癫痫脑电的特征提取方法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 时域分析 | 第16页 |
| 2.2.2 频域分析 | 第16-17页 |
| 2.2.3 时频分析 | 第17-18页 |
| 2.2.4 非线性分析 | 第18页 |
| 2.3 分类器 | 第18-22页 |
| 2.3.1 超限学习机 | 第18-20页 |
| 2.3.2 支撑向量机 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 一种新的融合特征提取方法 | 第23-30页 |
| 3.1 准备知识 | 第23页 |
| 3.2 改进的Hjorth参数特征 | 第23-26页 |
| 3.2.1 原始Hjorth参数 | 第23-24页 |
| 3.2.2 改进的Hjorth参数特征 | 第24-26页 |
| 3.3 二阶差分样本熵 | 第26-28页 |
| 3.3.1 近似熵与样本熵 | 第26-27页 |
| 3.3.2 二阶差分样本熵 | 第27-28页 |
| 3.4 一种新的融合特征 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 数值实验 | 第30-37页 |
| 4.1 脑电数据 | 第30-31页 |
| 4.2 结果与分析 | 第31-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 总结与展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |
