| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 数字滤波器设计研究的现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 脑电信号的降噪研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 2 脑电信号基本特性的介绍 | 第15-20页 |
| 2.1 脑电信号的基本特征 | 第15-16页 |
| 2.2 脑电噪声依据来源的分类 | 第16-18页 |
| 2.2.1 生理性伪迹 | 第17-18页 |
| 2.2.2 仪器和外界电磁环境产生的伪迹 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-20页 |
| 3 试验设计与数据采集 | 第20-24页 |
| 3.1 试验目的 | 第20页 |
| 3.2 试验设计 | 第20-22页 |
| 3.2.1 虚拟试验驾驶平台与场景设计 | 第20页 |
| 3.2.2 试验对象 | 第20页 |
| 3.2.3 试验采集设备 | 第20-22页 |
| 3.3 试验过程及注意事项 | 第22页 |
| 3.4 试验数据的预处理 | 第22页 |
| 3.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 4 设计数字滤波器对脑电信号高频噪声进行滤波 | 第24-46页 |
| 4.1 数字滤波器基本理论 | 第24页 |
| 4.2 FIR数字滤波器的基本原理与方法 | 第24-27页 |
| 4.3 FIR数字滤波器逼近的设计 | 第27-38页 |
| 4.3.1 FIR Kaiser窗数字滤波器逼近的设计 | 第28-34页 |
| 4.3.2 FIR基于等波法的数字滤波器逼近的设计 | 第34-38页 |
| 4.4 数字滤波前脑电信号的时域波形和频域波形 | 第38-41页 |
| 4.5 FIR Kaiser函数滤波器对脑电信号的滤波后的时频分析 | 第41-43页 |
| 4.6 FIR最优化等波纹滤波器对脑电信号的滤波后的时频分析 | 第43-45页 |
| 4.7 小结 | 第45-46页 |
| 5 基于小波分析的脑电信号中眼电伪迹的去除 | 第46-65页 |
| 5.1 小波分析的基本理论概述 | 第46-49页 |
| 5.1.1 小波函数和小波变换的意义 | 第46-47页 |
| 5.1.2 连续小波变换 | 第47-48页 |
| 5.1.3 离散小波变换 | 第48-49页 |
| 5.2 多分辨分析及Mallat算法 | 第49-53页 |
| 5.2.1 多分辨分析 | 第49-50页 |
| 5.2.2 离散二进小波分解与重构的Mallat算法 | 第50-53页 |
| 5.3 小波消噪的基本思路与方法 | 第53-54页 |
| 5.3.1 小波消噪的基本思路 | 第53页 |
| 5.3.2 小波去噪常用方法 | 第53-54页 |
| 5.4 小波分析阈值的选择 | 第54-55页 |
| 5.5 小波变换对脑电信号降噪的数据处理 | 第55-60页 |
| 5.6 固定阈值和各级独立阈值分段处理对脑电信号进行降噪分析 | 第60-64页 |
| 5.7 小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 结论 | 第65-66页 |
| 6.2 不足与展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简介 | 第72页 |
