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基于排序模式的多通道脑电信号同步算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 脑电信号同步分析研究现状第12-15页
        1.2.1 双通道脑电信号同步分析方法第13-14页
        1.2.2 多通道脑电信号同步分析方法第14-15页
    1.3 论文主要研究内容第15-17页
第2章 脑电信号分析基础第17-27页
    2.1 引言第17页
    2.2 脑电信号的产生机理及特点第17-18页
    2.3 脑电信号预处理第18-23页
        2.3.1 统计去噪第19页
        2.3.2 小波变换第19-20页
        2.3.3 独立分量分析第20-21页
        2.3.4 基于小波增强的独立分量分析第21-23页
    2.4 癫痫脑电信号简介第23-24页
        2.4.1 癫痫脑电信号特征第23-24页
        2.4.2 癫痫发作机制第24页
    2.5 糖尿病认知功能障碍脑电信号简介第24-26页
        2.5.1 神经心理学测试量表第24-25页
        2.5.2 纳入和排除标准第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第3章 基于加权排序互信息的脑电同步强度分析第27-45页
    3.1 引言第27页
    3.2 方法第27-32页
        3.2.1 互信息第27-28页
        3.2.2 排序互信息第28-29页
        3.2.3 加权排序互信息第29-32页
    3.3 模型仿真分析第32-36页
        3.3.1 耦合Henon模型第32-33页
        3.3.2 延迟时间和嵌入维数对算法的影响第33-34页
        3.3.3 耦合系数对算法的影响第34页
        3.3.4 噪声对算法的影响第34-36页
        3.3.5 数据长度对算法的影响第36页
    3.4 全局同步方法第36-38页
        3.4.1 基于加权排序互信息的全局同步因子第36-37页
        3.4.2 耦合系数对算法的影响第37-38页
    3.5 癫痫脑电全局同步强度分析第38-39页
        3.5.1 信号选取第38页
        3.5.2 信号分析第38-39页
    3.6 糖尿病aMCI脑电全局同步强度分析第39-44页
        3.6.1 信号的采集第39-40页
        3.6.2 信号预处理第40-41页
        3.6.3 认知量表的统计分析第41-42页
        3.6.4 脑电同步强度及相关性分析第42-44页
    3.7 本章小结第44-45页
第4章 基于排序同步算法的脑电同步强度分析第45-53页
    4.1 引言第45页
    4.2 方法第45-48页
        4.2.1 排序同步算法第45-46页
        4.2.2 基于排序同步算法的多通道同步方法第46-48页
    4.3 模型仿真分析第48-50页
        4.3.1 排序同步算法仿真分析第48-50页
        4.3.2 基于排序同步算法的多通道同步方法仿真分析第50页
    4.4 糖尿病aMCI多通道脑电同步分析第50-52页
        4.4.1 脑电信号同步分析第50-51页
        4.4.2 同步与认知功能的相关性第51-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 基于排序条件互信息的脑电耦合方向分析第53-69页
    5.1 引言第53页
    5.2 排序条件互信息及方向性第53-54页
    5.3 模型仿真分析第54-57页
        5.3.1 耦合Henon模型第54页
        5.3.2 参数的选择第54-55页
        5.3.3 耦合系数对算法的影响第55-56页
        5.3.4 噪声对算法的影响第56-57页
    5.4 癫痫脑电耦合方向分析第57-58页
    5.5 糖尿病aMCI脑电耦合方向分析第58-68页
        5.5.1 脑电信号耦合方向分析第58页
        5.5.2 认知量表的统计分析第58-60页
        5.5.3 统计分析及相关性分析第60-68页
    5.6 本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77页

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