| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 引言 | 第13-15页 |
| 1 非线性科学和小波理论概述 | 第15-35页 |
| ·混沌理论概述 | 第15-23页 |
| ·混沌理论的形成与发展 | 第15-17页 |
| ·混沌的定义 | 第17-18页 |
| ·混沌的基本特征 | 第18-19页 |
| ·混沌研究的主要方法 | 第19-23页 |
| ·混沌控制同步概述 | 第23页 |
| ·小波理论概述 | 第23-30页 |
| ·小波理论的发展 | 第24页 |
| ·小波变换及其基本性质 | 第24-27页 |
| ·多分辨率分析与Mallat算法 | 第27-30页 |
| ·非线性科学和小波理论在生物医学中应用的概述 | 第30-35页 |
| ·非线性科学在生物医学中的应用概况 | 第30-32页 |
| ·小波理论在生物医学中的应用概况 | 第32-35页 |
| 2 儿童癫痫脑电信号的非线性动力学特征研究 | 第35-44页 |
| ·背景介绍 | 第35页 |
| ·ICA算法 | 第35-37页 |
| ·ICA模型 | 第36页 |
| ·ICA算法的实现 | 第36-37页 |
| ·实验结果 | 第37-42页 |
| ·数据采集 | 第37页 |
| ·ICA处理 | 第37-38页 |
| ·相图分析 | 第38-39页 |
| ·功率谱分析 | 第39页 |
| ·关联维数和Lyapunov指数的计算 | 第39-42页 |
| ·讨论与结论 | 第42-44页 |
| 3 基于小波变换的二维心电信号压缩处理 | 第44-57页 |
| ·理论与方法 | 第44-46页 |
| ·等级树集合分裂(Set Partitioning Hierarchical Trees,SPIHT)算法 | 第44-45页 |
| ·矢量量化(Vector Quantization,VQ)算法 | 第45-46页 |
| ·基于小波变换的混合二维ECG数据压缩方法 | 第46-52页 |
| ·算法描述 | 第46-48页 |
| ·实验结果及讨论 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| ·基于小波变换和改进的矢量量化的二维ECG数据压缩算法 | 第52-57页 |
| ·基于小波变换的改进VQ方法 | 第52-53页 |
| ·压缩算法描述 | 第53-54页 |
| ·实验结果及讨论 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 4 自治混沌系统和超混沌系统的同步 | 第57-83页 |
| ·基于非线性观测器的自治混沌系统的相同步 | 第57-63页 |
| ·相位定义及同步观测器的设计 | 第57-58页 |
| ·自治混沌系统模型的相同步 | 第58-63页 |
| ·小结 | 第63页 |
| ·自治混沌系统的广义投影同步研究 | 第63-72页 |
| ·投影同步方案 | 第63-64页 |
| ·R(o|¨)ssler系统的广义投影同步 | 第64-67页 |
| ·超混沌Lorenz系统的广义投影同步 | 第67-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| ·自治混沌系统的线性和非线性广义同步 | 第72-76页 |
| ·广义同步方案 | 第72-73页 |
| ·分段线性Chen系统的广义同步 | 第73-74页 |
| ·新型Lorenz系统的广义同步 | 第74-76页 |
| ·小结 | 第76页 |
| ·超混沌系统的广义同步化 | 第76-83页 |
| ·超混沌系统广义同步问题描述 | 第76-77页 |
| ·控制器的设计 | 第77-78页 |
| ·数值模拟 | 第78-82页 |
| ·小结 | 第82-83页 |
| 5 神经网络的同步研究 | 第83-102页 |
| ·引言 | 第83页 |
| ·耦合FitzHugh-Nagumo神经元系统的自适应同步 | 第83-88页 |
| ·FHN神经元系统 | 第84-85页 |
| ·耦合FHN神经元系统的自适应同步 | 第85-87页 |
| ·数值仿真实验 | 第87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| ·混沌神经网络的广义投影同步 | 第88-95页 |
| ·基于观测器的神经网络广义投影同步方案 | 第88-89页 |
| ·数值仿真 | 第89-95页 |
| ·小结 | 第95页 |
| ·基于观测器的神经网络广义同步 | 第95-101页 |
| ·广义同步设计 | 第96-97页 |
| ·神经网络的广义同步数值仿真 | 第97-101页 |
| ·小结 | 第101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 6 延迟神经网络的同步控制 | 第102-116页 |
| ·引言 | 第102-103页 |
| ·延迟神经网络的鲁棒反同步 | 第103-109页 |
| ·预备知识 | 第103-104页 |
| ·延迟神经网络系统的反同步 | 第104-106页 |
| ·数值仿真实验 | 第106-109页 |
| ·小结 | 第109页 |
| ·延迟神经网络的投影同步 | 第109-115页 |
| ·同步问题描述及预备知识 | 第109-110页 |
| ·投影同步方案 | 第110-111页 |
| ·数值模拟 | 第111-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 7 基于模糊理论实现混沌同步 | 第116-139页 |
| ·模糊逻辑理论 | 第116-117页 |
| ·混沌系统的自适应模糊同步设计及参数辨识 | 第117-122页 |
| ·自适应同步设计 | 第117-118页 |
| ·数值模拟 | 第118-122页 |
| ·小结 | 第122页 |
| ·基于观测器的超混沌系统自适应模糊同步 | 第122-126页 |
| ·自适应模糊观测器同步 | 第122-124页 |
| ·超混沌L(u|¨)系统的自适应模糊同步 | 第124-126页 |
| ·小结 | 第126页 |
| ·基于T-S模糊模型的超混沌系统的自适应投影同步 | 第126-133页 |
| ·预备知识 | 第126-127页 |
| ·模糊投影同步设计 | 第127-128页 |
| ·数值模拟 | 第128-133页 |
| ·小结 | 第133页 |
| ·基于模糊观测器的Chua混沌系统投影同步 | 第133-139页 |
| ·同步问题描述和预备知识 | 第133-134页 |
| ·混沌投影同步设计 | 第134-135页 |
| ·Chua混沌系统的投影同步研究 | 第135-138页 |
| ·小结 | 第138-139页 |
| 结论 | 第139-141页 |
| 参考文献 | 第141-152页 |
| 创新点摘要 | 第152-153页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第153-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
