基于改进多元多尺度熵的癫痫脑电信号自动分类
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 癫痫脑电信号分析方法 | 第15-26页 |
| ·癫痫脑电信号特点与分类 | 第15-20页 |
| ·癫痫分类 | 第15-16页 |
| ·癫痫脑电信号特点 | 第16-20页 |
| ·癫痫脑电信号特征波检测步骤 | 第20页 |
| ·癫痫脑电信号分析方法 | 第20-24页 |
| ·时域分析 | 第20-21页 |
| ·频域分析 | 第21-22页 |
| ·时频分析 | 第22-23页 |
| ·非线性分析 | 第23-24页 |
| ·癫痫发作检测主要方法与问题 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 改进多元多尺度熵算法 | 第26-43页 |
| ·复杂度及近似熵 | 第26-28页 |
| ·样本熵及多尺度熵 | 第28-31页 |
| ·多元多尺度熵 | 第31-32页 |
| ·改进多元多尺度熵 | 第32-34页 |
| ·粗粒化 | 第32页 |
| ·改进多元样本熵 | 第32-34页 |
| ·数据仿真实验 | 第34-42页 |
| ·白噪声与 1/f 噪声改进多元多尺度熵分析 | 第34-35页 |
| ·混沌序列改进多元多尺度熵分析 | 第35-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于改进多元多尺度熵的癫痫脑电分类方法 | 第43-50页 |
| ·癫痫脑电信号多尺度分解 | 第43-45页 |
| ·癫痫脑电信号小波基选择 | 第43-44页 |
| ·癫痫脑电信号小波包分解 | 第44-45页 |
| ·癫痫脑电信号改进多元多尺度熵提取 | 第45-46页 |
| ·癫痫脑电信号分类方法 | 第46-49页 |
| ·线性判别函数 | 第47-48页 |
| ·概率神经网络 | 第48页 |
| ·支持向量机 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第50-64页 |
| ·GAERS 大鼠癫痫脑电信号多元多尺度熵分析 | 第50-54页 |
| ·大鼠失神性癫痫数据介绍 | 第50-51页 |
| ·大鼠癫痫数据改进多元多尺度熵统计分析 | 第51-54页 |
| ·波恩癫痫脑电信号改进多元多尺度熵分析 | 第54-63页 |
| ·波恩癫痫脑电数据介绍 | 第54页 |
| ·波恩癫痫脑电信号分类 | 第54-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |
