首页--数理科学和化学论文--概率论与数理统计论文--概率论(几率论、或然率论)论文--随机过程论文--平稳过程与二阶矩过程论文

非线性系统时间序列分析方法的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·前言第9-10页
   ·研究现状第10-12页
     ·脑电的非线性研究的现状第10页
     ·主要非线性方法研究的现状第10-12页
   ·论文研究内容和结构安排第12-14页
第2章 非线性系统时间序列的特征第14-21页
   ·非线性时间序列的时频特征第14-16页
     ·自相关函数第14-15页
     ·功率谱第15-16页
   ·非线性时间序列的相空间特征第16-20页
     ·关联维第16-17页
     ·最大 Lyapunov 指数第17-19页
     ·Kolmogorov 熵第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第3章 非线性系统时间序列的主成分分析第21-28页
   ·主成分分析的数学原理第21-23页
     ·主成分分析的数学模型第21-22页
     ·主成分的计算方法第22-23页
   ·分段关联脑电的主成分分析第23-25页
     ·信息熵和互信息第23-24页
     ·基于互信息的主成分分析第24-25页
     ·分段脑电的第一主成分第25页
   ·实验结果及分析第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第4章 非线性系统时间序列的相空间分析第28-39页
   ·非线性时间序列的相空间重构第28-35页
     ·基于符号化方法的延迟时间选择第28-32页
     ·基于 Cao 算法的最小嵌入维的确定第32-35页
   ·脑电序列的近似熵和排列熵第35-38页
     ·非线性时间序列的近似熵第35-36页
     ·非线性时间序列的排列熵第36-37页
     ·实验结果及分析第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第5章 非线性系统时间序列的小波分析第39-47页
   ·小波分析的方法和原理第39-42页
     ·连续小波变换第39-40页
     ·离散小波变换第40-41页
     ·多分辨率分析第41-42页
   ·基于窗函数的脑电信号的小波方差分析第42-46页
     ·小波方差第42-43页
     ·小波子带熵第43页
     ·基于窗函数的脑电信号分析第43-44页
     ·实验结果及分析第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第6章 总结与展望第47-49页
   ·本文工作总结第47页
   ·工作展望第47-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-53页
在学期间发表和投稿的学术论文第53页
在学期间参加的科研项目第53页

论文共53页,点击 下载论文
上一篇:地理网格网络的鲁棒性研究
下一篇:集值拟变分不等式的间隙函数及误差边界