基于时频分析的特征提取与模式分类方法研究

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基于时频分析的特征提取与模式分类方法研究

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基于时频分析的特征提取与模式分类方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
1 绪论	第8-15页
1.1 研究背景及意义	第8页
1.2 国内外研究现状	第8-11页
1.2.1 时频非平稳信号处理方法	第9页
1.2.2 频域非平稳信号处理方法	第9页
1.2.3 时频分析非平稳信号处理方法	第9-11页
1.3 研究主要工作	第11-14页
1.4 论文主要安排	第14页
1.5 本章小结	第14-15页
2 基于小波包分解的非平稳信号特征提取	第15-23页
2.1 小波分析	第15-17页
2.1.1 连续小波变换	第15页
2.1.2 离散小波变换	第15-16页
2.1.3 多分辨分析	第16-17页
2.2 小波包分解	第17-19页
2.3 非平稳信号的能量特征提取	第19-22页
2.3.1 基于小波包分解的信号能量特征提取方法	第19-21页
2.3.2 基于小波包分解的信号能量特征提取仿真	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
3 基于KPCA方法的特征提取	第23-34页
3.1 主成份分析特征提取方法	第23-26页
3.1.1 主成分分析（PCA）方法	第23-24页
3.1.2 核主成分分析（KPCA）方法	第24-26页
3.2 基于主成分分析的特征提取方法	第26-28页
3.3 基于核主成分分析的特征提取方法	第28-30页
3.4 核主成分分析与主成分分析的特征提取性能比较	第30-33页
3.4.1 性能评价参数定义	第30-31页
3.4.2 相同准确度下主成份个数比较	第31-32页
3.4.3 相同主成份数量下的准确度比较	第32-33页
3.5 本章小结	第33-34页
4 基于支持向量机的分类研究	第34-46页
4.1 支持向量机的理论	第34-40页
4.1.1 统计学理论	第34-36页
4.1.2 支持向量机	第36-40页
4.2 核函数的参数分析	第40-42页
4.2.1 参数分析	第40-41页
4.2.2 权重参数C分析	第41-42页
4.3 支持向量机分类仿真实验	第42-44页
4.4 基于灵敏度与特异度的分类器性能的研究	第44页
4.5 本章小结	第44-46页
5 时频分析方法在脑电信号处理中的应用	第46-63页
5.1 脑电信号的特点	第47-53页
5.1.1 脑电信号的分析方法研究	第48-49页
5.1.2 脑电信号数据库	第49-53页
5.2 基于时频分析的脑电信号异常特征提取与识别	第53-60页
5.2.1 基于小波包分解的脑电信号的能量特征提取	第53页
5.2.2 基于核主成分分析脑电信号的降维提取特征	第53-55页
5.2.3 基于支持向量机的脑电信号分类	第55-60页
5.3 基于不同核函数降维提取特征的灵敏度与特异度分析	第60-62页
5.4 本章小结	第62-63页
6 总结与展望	第63-65页
6.1 本文总结	第63-64页
6.2 下一步工作展望	第64-65页
致谢	第65-66页
参考文献	第66-70页
附录	第70页
A. 攻读硕士学位期间发表的论文	第70页
B. 攻读硕士学位期间取得的科研成果	第70页
C. 攻读硕士学位期间参与的工程项目	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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