| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 脑电信号采集及算法流程分析 | 第17-23页 |
| 2.1 脑电信号特征及分类 | 第17-18页 |
| 2.2 脑电信号的采集 | 第18-20页 |
| 2.3 基于循环谱和样本熵的癫痫脑电信号定位算法实现流程 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 脑电信号预处理 | 第23-36页 |
| 3.1 脑电信号中的噪声及干扰源 | 第23-24页 |
| 3.2 多导联脑电信号的PCA处理 | 第24-30页 |
| 3.3 脑电信号工频陷波和带通滤波处理 | 第30-32页 |
| 3.4 脑电信号预处理结果及分析 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于循环谱的癫痫脑电信号特征提取 | 第36-42页 |
| 4.1 循环谱理论 | 第36-39页 |
| 4.1.1 脑电信号的循环谱分析 | 第37页 |
| 4.1.2 改进的循环谱分析法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 改进的循环谱算法性能分析 | 第38-39页 |
| 4.2 基于循环谱的脑电信号提取算法实现 | 第39-40页 |
| 4.3 循环谱特征提取结果及分析 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于小波分解和样本熵的癫痫脑电信号特征提取 | 第42-58页 |
| 5.1 小波变换 | 第42-51页 |
| 5.1.1 小波变换理论 | 第42-48页 |
| 5.1.2 脑电信号小波分解 | 第48-49页 |
| 5.1.3 小波分解结果 | 第49-51页 |
| 5.2 样本熵分析原理 | 第51-53页 |
| 5.3 脑电信号的样本熵值对比 | 第53-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |