基于单通道脑电信号的睡眠分期算法及应用研究

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基于单通道脑电信号的睡眠分期算法及应用研究

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基于单通道脑电信号的睡眠分期算法及应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第1章绪论	第14-30页
1.1 课题背景及研究的目的和意义	第14-17页
1.1.1 课题背景	第14-16页
1.1.2 研究的目的和意义	第16-17页
1.2 脑电信号简介	第17-20页
1.2.1 脑电信号背景知识	第17-18页
1.2.2 脑电信号分析方法	第18-20页
1.3 脑电信号睡眠分期发展概述	第20-23页
1.4 睡眠分期研究现状	第23-26页
1.5 本研究领域存在的关键技术问题	第26-28页
1.6 本文的主要研究内容	第28-30页
第2章单通道脑电信号眼电伪迹去除算法研究	第30-55页
2.1 引言	第30-31页
2.2 眼电伪迹去除算法研究现状	第31-34页
2.2.1 多通道脑电信号眼电伪迹去除	第31-33页
2.2.2 单通道脑电信号眼电伪迹去除	第33-34页
2.3 WT-EEMD-ICA算法	第34-37页
2.3.1 单通道脑电信号小波变换	第34-35页
2.3.2 小波系数经验模态分解	第35-36页
2.3.3 内蕴模态函数独立成分分析	第36页
2.3.4 脑电与眼电信号重构算法	第36-37页
2.4 单通道脑电信号眼电伪迹去除实验	第37-54页
2.4.1 实验过程	第37-38页
2.4.2 效果评价	第38页
2.4.3 结果与讨论	第38-54页
2.5 本章小结	第54-55页
第3章单通道脑电信号特征提取算法研究	第55-83页
3.1 引言	第55-57页
3.2 基于MF-DFA的特征提取算法	第57-59页
3.3 基于FFT子频带能量比的特征提取算法	第59-60页
3.4 基于序列连通度的特征提取算法	第60-64页
3.4.1 自然连通度算法	第61-62页
3.4.2 水平连通度算法	第62-63页
3.4.3 角度加权连通度算法	第63-64页
3.5 基于短时傅里叶变换的特征提取算法	第64-65页
3.6 多分析域特征参数提取实验与分析	第65-82页
3.6.1 MIT-BIH睡眠数据库	第65-66页
3.6.2 特征参数提取结果与分析	第66-82页
3.7 本章小结	第82-83页
第4章单通道脑电信号特征选择与分类算法研究	第83-105页
4.1 单通道脑电信号特征参数选择算法	第83-93页
4.1.1 特征参数选择概述	第83-84页
4.1.2 自适应模拟退火遗传算法	第84-90页
4.1.3 特征参数选择实验结果与分析	第90-93页
4.2 单通道脑电信号特征参数分类算法	第93-104页
4.2.1 特征参数分类概述	第93-94页
4.2.2 特征参数分类算法	第94-101页
4.2.3 特征参数分类实验结果与分析	第101-104页
4.3 本章小结	第104-105页
第5章睡眠分期监测系统设计与实现	第105-128页
5.1 监测系统组成	第105-110页
5.1.1 数据采集部分	第105-109页
5.1.2 数据处理部分	第109-110页
5.1.3 数据存储与显示部分	第110页
5.2 睡眠分期指数	第110-111页
5.3 系统总体设计	第111-112页
5.4 睡眠分期实验系统设计	第112-114页
5.5 实验结果与分析	第114-126页
5.5.1 特征提取结果与分析	第115-120页
5.5.2 特征选择结果与分析	第120-123页
5.5.3 特征分类结果与分析	第123-125页
5.5.4 睡眠分期实时监测结果与分析	第125-126页
5.6 本章小结	第126-128页
结论	第128-131页
参考文献	第131-145页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果	第145-147页
致谢	第147-148页
个人简历	第148页

本篇论文共148页，点击这进入下载页面。

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