| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 脑电信号产生 | 第9-12页 |
| 1.1.1 生物电信号 | 第9-10页 |
| 1.1.2 脑电信号产生 | 第10-12页 |
| 1.2 脑电图波形简介及脑电图导联 | 第12-16页 |
| 1.2.1 脑电图波形简介 | 第12-14页 |
| 1.2.2 脑电图导联 | 第14-16页 |
| 1.3 脑电研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 论文研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 脑电信号基础理论 | 第19-28页 |
| 2.1 脑电活动的基本内容 | 第19-22页 |
| 2.1.1 脑的结构 | 第19-20页 |
| 2.1.2 脑电信号的采集[18] | 第20-21页 |
| 2.1.3 脑电图的基本特征及节律 | 第21-22页 |
| 2.2 癫痫脑电信号的基本内容 | 第22-25页 |
| 2.2.1 癫痫脑电概述 | 第22-24页 |
| 2.2.2 癫痫诊断[21] | 第24-25页 |
| 2.3 符号动力学 | 第25-28页 |
| 2.3.1 符号动力学基本理论 | 第25-26页 |
| 2.3.2 符号化映射方法 | 第26-28页 |
| 第三章 基于相对转移熵的癫痫脑电分析 | 第28-37页 |
| 3.1 基于熵值的研究 | 第28-30页 |
| 3.1.1 相对熵理论 | 第28页 |
| 3.1.2 转移熵理论 | 第28-29页 |
| 3.1.3 改进的相对转移熵理论 | 第29-30页 |
| 3.2 基于癫痫脑电信号的改进的相对转移熵分析 | 第30-36页 |
| 3.2.1 基于改进的相对转移熵的癫痫脑电信号不可逆性分析基本理论 | 第30页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第30-31页 |
| 3.2.3 实验数据与实验方法 | 第31页 |
| 3.2.4 实验结果与分析 | 第31-36页 |
| 3.3 总结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于相对转移熵的多尺度熵分析 | 第37-43页 |
| 4.1 基于时间序列的多尺度熵研究 | 第37-38页 |
| 4.1.1 多尺度理论 | 第37页 |
| 4.1.2 基于相对转移熵的多尺度熵理论 | 第37-38页 |
| 4.2 基于多种信号的多尺度熵分析 | 第38-41页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第38页 |
| 4.2.2 实验数据与实验方法 | 第38-39页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第39-41页 |
| 4.3 总结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于自适应模板法的符号转移熵分析 | 第43-51页 |
| 5.1 基于模板法的理论分析 | 第43-44页 |
| 5.1.1 模板与模板匹配 | 第43页 |
| 5.1.2 基本模板法 | 第43-44页 |
| 5.1.3 自适应模板法 | 第44页 |
| 5.2 基于自适应模板法的脑电符号转移熵分析 | 第44-50页 |
| 5.2.1 算法流程 | 第44-45页 |
| 5.2.2 实验数据与实验方法 | 第45页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第45-50页 |
| 5.3 总结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第54-55页 |
| 附录2 攻读硕士期间参加项目 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |