| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 疲劳状态检测方法的国内外现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 疲劳状态改善方法的国内外现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 脑电信号预处理及特征提取 | 第17-40页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 脑电信号概述 | 第17-20页 |
| 2.3 VMD-ICA眼电伪迹去除 | 第20-30页 |
| 2.3.1 经验模态分解 | 第20-21页 |
| 2.3.2 变分模态分解 | 第21-22页 |
| 2.3.3 独立分量分析 | 第22-23页 |
| 2.3.4 预处理结果分析 | 第23-30页 |
| 2.4 脑电信号特征提取方法 | 第30-39页 |
| 2.4.1 节律能量比计算 | 第31-34页 |
| 2.4.2 近似熵 | 第34-35页 |
| 2.4.3 样本熵 | 第35-37页 |
| 2.4.4 Lemple-Ziv复杂度 | 第37-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于随机森林-Ada Boost的脑疲劳状态检测 | 第40-50页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 基于随机森林的脑电特征选择 | 第40-43页 |
| 3.2.1 特征选择概述 | 第40-41页 |
| 3.2.2 随机森林特征选择 | 第41-43页 |
| 3.3 基于Ada Boost算法的疲劳状态检测 | 第43-47页 |
| 3.3.1 分类算法介绍 | 第43-44页 |
| 3.3.2 Ada Boost算法 | 第44-46页 |
| 3.3.3 分类模型评价 | 第46-47页 |
| 3.4 实验测试与数据分析 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 音乐穴位电刺激电路设计 | 第50-61页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 音乐穴位电刺激理论基础 | 第50-51页 |
| 4.3 1/f波动理论及音乐处方制作 | 第51-55页 |
| 4.4 音乐电刺激电路软硬件设计 | 第55-60页 |
| 4.4.1 主控单元 | 第55-56页 |
| 4.4.2 音频解码单元 | 第56-57页 |
| 4.4.3 信号放大电路 | 第57-58页 |
| 4.4.4 输出电路设计 | 第58-59页 |
| 4.4.5 电源电路设计 | 第59-60页 |
| 4.4.6 音频刺激电路软件设计 | 第60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 改善效果评价 | 第61-69页 |
| 5.1 实验对象及设备 | 第61-63页 |
| 5.2 实验方案及流程 | 第63-64页 |
| 5.3 实验数据预处理 | 第64-65页 |
| 5.4 改善效果分析 | 第65-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 结论 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |