基于脑电信号分析的一类复杂系统故障特征提取方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状和应用前景分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 复杂系统的应用 | 第11-12页 |
| 1.2.2 脑电信号研究的发展 | 第12页 |
| 1.2.3 非线性动力学在研究脑电信号中的应用 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 相空间重构理论与复杂网络理论 | 第15-23页 |
| 2.1 相空间重构理论 | 第15-18页 |
| 2.1.1 延迟时间间隔的确定 | 第15-17页 |
| 2.1.2 嵌入维数的选取 | 第17-18页 |
| 2.2 复杂网络理论 | 第18-22页 |
| 2.2.1 复杂系统与复杂网络 | 第18-21页 |
| 2.2.2 脑网络 | 第21-22页 |
| 2.2.3 时间序列的复杂网络构建 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 递归分析 | 第23-33页 |
| 3.1 递归分析背景及发展 | 第23页 |
| 3.2 递归图原理 | 第23-24页 |
| 3.3 典型信号的递归图 | 第24-27页 |
| 3.3.1 正弦信号递归图 | 第25页 |
| 3.3.2 随机信号递归图 | 第25-26页 |
| 3.3.3 洛伦兹信号递归图 | 第26-27页 |
| 3.4 递归定量分析 | 第27-29页 |
| 3.5 基于递归图的癫痫脑电信号分析 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 多元图重心轨迹分析 | 第33-45页 |
| 4.1 多元图表示法研究现状 | 第33-34页 |
| 4.2 雷达图 | 第34-36页 |
| 4.3 多元图特征提取 | 第36-37页 |
| 4.3.1 多元图面积特征 | 第36页 |
| 4.3.2 多元图重心矢量特征 | 第36-37页 |
| 4.4 典型信号的雷达图相空间嵌入及重心轨迹 | 第37-41页 |
| 4.4.1 正弦信号多元图重心轨迹 | 第38页 |
| 4.4.2 洛伦兹信号多元图重心轨迹 | 第38-40页 |
| 4.4.3 随机信号多元图重心轨迹 | 第40-41页 |
| 4.5 重心轨迹矩特征量 | 第41页 |
| 4.6 脑电信号的多元图相空间重心轨迹 | 第41-42页 |
| 4.7 脑电信号的重心轨迹矩特征量分析及辨识 | 第42-44页 |
| 4.8 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 复杂网络分析 | 第45-59页 |
| 5.1 复杂网络的特征度量 | 第46-48页 |
| 5.1.1 平均路径长度 | 第46页 |
| 5.1.2 度分布 | 第46-47页 |
| 5.1.3 聚类系数 | 第47-48页 |
| 5.2 复杂网络的可视图建网方法 | 第48-54页 |
| 5.2.1 map 神经元模型可视图建网方法 | 第49-51页 |
| 5.2.2 脑电信号的可视图建网方法 | 第51-54页 |
| 5.3 复杂网络的局部可视图建网方法 | 第54-58页 |
| 5.3.1 癫痫脑电信号的局部可视图建网方法 | 第55-57页 |
| 5.3.2 癫痫脑电信号网络的统计特性分析 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
