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基于生理电信号的精神疲劳分级研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·课题研究背景与意义第9-10页
   ·疲劳概念简介第10-11页
     ·疲劳的概念与分类第10-11页
     ·疲劳产生的原因和影响因素第11页
     ·疲劳的表现第11页
   ·国内外研究现状第11-16页
     ·精神疲劳研究方法的发展现状第11-14页
     ·精神疲劳中的信号处理方法第14-16页
   ·本文的主要研究内容第16-17页
第2章 精神疲劳实验的设计第17-27页
   ·信号的采集第17-22页
     ·采集装置的选择第17-18页
     ·脑电的导联选择第18-19页
     ·电极的放置第19-22页
   ·精神疲劳实验第22-26页
     ·实验对象与实验环境第22页
     ·实验设计第22-23页
     ·实验准备和实验流程第23-24页
     ·实验结果第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 脑电信号的预处理第27-40页
   ·脑电信号的伪差分析第27-30页
     ·来自被试者的伪差第27-28页
     ·脑电图仪的伪差第28页
     ·来自外界的伪差第28页
     ·本研究的伪差分析第28-30页
   ·希尔伯特-黄变换和经验模态分解第30-35页
     ·瞬时频率和希尔伯特变换(Hilbert Transform,HT)第30-31页
     ·经验模式分解和希尔伯特谱分析第31-34页
     ·EMD的滤波特性第34-35页
     ·EMD端点效应第35页
   ·基于经验模态分解的眼电伪差去除第35-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 数据分析和精神疲劳的特征提取第40-55页
   ·评价指标分析第40-43页
     ·主观调查指标第40-42页
     ·心算绩效指标第42-43页
   ·生理信号分析第43-52页
     ·时域分析第44-47页
     ·频域分析第47-49页
     ·非线性分析第49-52页
   ·精神疲劳分级与特征提取第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第5章 基于支持向量机的精神疲劳分类第55-61页
   ·支持向量机方法第55-58页
     ·支持向量分类机第56-57页
     ·核函数第57-58页
     ·多分类问题第58页
   ·精神疲劳状态分类第58-60页
     ·训练集来自同一被试者第58-59页
     ·训练集来自不同被试者第59页
     ·实验结果讨论第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第6章 全文总结与展望第61-63页
   ·全文工作总结第61页
   ·研究展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间发表的论文第68页

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