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基于半监督的脑磁图视觉目标分类算法

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基于半监督的脑磁图视觉目标分类算法
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-16页
  1.1 研究背景与意义第8-10页
    1.1.1 脑磁图测量设备发展及测量原理第8页
    1.1.2 脑磁图特点第8-10页
    1.1.3 脑磁图应用前景第10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 脑磁图信号特征提取第11-12页
    1.2.2 脑磁图信号分类与检测第12-13页
  1.3 课题研究目的与研究内容以及实验数据第13-15页
    1.3.1 课题研究目的第13-14页
    1.3.2 课题研究内容第14页
    1.3.3 实验数据第14-15页
  1.4 论文组织结构第15-16页
第二章 信号分类算法基础第16-37页
  2.1 信号去噪第16页
  2.2 小波去噪算法第16-17页
    2.2.1 小波去噪介绍第16-17页
    2.2.2 小波变换的定义与特点第17页
  2.3 信号频率滤波第17-20页
    2.3.1 低通滤波器第18页
    2.3.2 带馅滤波器第18-19页
    2.3.3 平滑空间滤波器第19-20页
  2.4 信号降维方法第20-21页
    2.4.1 PCA降维方法第20页
    2.4.2 自编码降维第20-21页
  2.5 信号分类算法第21-22页
  2.6 有监督学习算法SVM第22-26页
    2.6.1 SVM分类器的线性可分模型第22-24页
    2.6.2 SVM线性近似可分模型第24-25页
    2.6.3 SVM线性不可分模型第25-26页
  2.7 Lasso算法第26-30页
    2.7.1 Lasso基本模型第26-27页
    2.7.2 Lasso相关模型第27-30页
  2.8 无监督算法第30-35页
    2.8.1 密度和网格的无监督聚类方式第30-31页
    2.8.2 图论的无监督聚类方式第31-32页
    2.8.3 目标函数的聚类方式第32-33页
    2.8.4 层次聚类的方式第33-35页
  2.9 本章小结第35-37页
第三章 脑磁图信号去噪和特征提取第37-46页
  3.1 脑磁图信号去噪第37-40页
    3.1.1 基于小波变换对脑磁图信号去噪第37-38页
    3.1.2 基于组合滤波器对脑磁图信号去噪第38-39页
    3.1.3 实验结果分析第39-40页
  3.2 脑磁图信号特征提取第40-45页
    3.2.1 基于PCA的特征提取第40-41页
    3.2.2 基于自编码的特征提取第41-42页
    3.2.3 基于协方差的特征提取第42-44页
    3.2.4 实验结果分析第44-45页
  3.3 本章小结第45-46页
第四章 脑磁图信号分类第46-57页
  4.1 有监督的分类方式第46-50页
    4.1.1 SVM分类第46-47页
    4.1.2 Lasso分类第47页
    4.1.3 SVM和Lasso组合分类第47-49页
    4.1.4 实验结果分析第49-50页
  4.2 无监督的聚类第50-56页
    4.2.1 基于巴氏距离的聚类第50-52页
    4.2.2 基于黎曼距离的分类第52-54页
    4.2.3 巴氏距离和黎曼距离组合分类第54-55页
    4.2.4 实验结果分析第55-56页
    4.2.5 算法流程与算法验证第56页
  4.3 本章小结第56-57页
第五章 总结展望第57-59页
  5.1 工作总结第57-58页
  5.2 工作展望第58-59页
参考文献第59-66页
发表论文和科研情况说明第66-67页
致谢第67-68页

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