脑电图检测与智能诊断系统的研究与设计

摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-6页
第一章 绪论	第6-12页
·脑电信号简介	第6-8页
·脑电信号分析方法	第8-9页
·脑电图自动检测方法	第9-10页
·选题背景与研究意义	第10-11页
·本文的主要工作	第11-12页
第二章 人工神经网络	第12-21页
·生物的神经元结构与数学模型	第12-13页
·神经网络中的学习概念与学习规则	第13-14页
·神经网络模型的分类	第14-15页
·径向基函数（RBF）神经网络研究	第15-20页
·基本原理	第15-16页
·网络的结构	第16-17页
·径向基函数	第17页
·网络的映射关系	第17-18页
·网络的学习算法	第18-20页
·总结	第20-21页
第三章 基于小波变换的数据处理	第21-23页
·小波变换概述	第21-22页
·多分辨率分析	第22-23页
第四章 脑电信号的分析与处理	第23-35页
·脑电数据的采集	第23-24页
·系统的基本结构	第24-25页
·滤除脑电伪迹	第25-26页
·癫痫脑电的波形特征	第26-29页
·癫痫波的描述	第26-27页
·癫痫波的非平稳性	第27-29页
·小波函数的选择与变换的过程	第29-31页
·特征抽取	第31-32页
·神经网络训练样本的选择	第32页
·网络的学习与训练	第32-35页
第五章 智能诊断系统的设计与实现	第35-41页
·系统的基本结构	第35-36页
·开发工具的选择	第36页
·模式识别专家系统	第36-39页
·基本概念	第36-37页
·知识表示与知识获取	第37-38页
·推理机的设计	第38-39页
·特征判决的过程	第39-41页
·用多尺度信息进行合成	第39页
·用时间信息进行规则判断	第39-40页
·用空间信息进行规则判断	第40-41页
第六章 结论与展望	第41-42页
参考文献	第42-44页
发表论文和参加科研情况说明	第44-45页
致谢	第45页