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复合下肢想象动作电位的特征识别新技术研究
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复合下肢想象动作电位的特征识别新技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第一章 绪论第9-18 页
　　· 脑认知研究的目的及方法第9-11 页
　　· 基于脑电信号的脑认知研究第11-14 页
　　· 复合下肢想象动作电位的研究意义第14-16 页
　　· 本文的主要工作及章节安排第16-18 页
第二章 复合下肢想象动作电位的生理基础及诱发实验第18-30 页
　　· 脑电的产生机理及其主要节律第18-19 页
　　· 想象动作电位的事件相关去同步和同步化特征第19-23 页
　　　　· 事件相关去同步和同步化的定义第19-20 页
　　　　· 事件相关去同步和同步化的神经生理学意义第20-22 页
　　　　· 复合下肢想象动作电位的事件相关去同步和同步化特征第22-23 页
　　· 想象动作电位的相位同步化特征第23-26 页
　　　　· 想象动作电位的同步化特征概述第23-24 页
　　　　· 同步化分析方法第24-26 页
　　· 脑电信号采集和空间滤波预处理第26-29 页
　　　　· 电极系统与任务模式第26-28 页
　　　　· 空间滤波预处理第28-29 页
　　· 本章小结第29-30 页
第三章 基于小波包独立分量分析的想象动作电位分析第30-55 页
　　· 瞬时线性混合模型下的独立分量分析理论第30-41 页
　　　　· 独立分量分析的起源第30-31 页
　　　　· 独立分量分析及其实质第31-32 页
　　　　· 信息论基础第32-34 页
　　　　· 信息论框架下的独立性判据第34-38 页
　　　　· 扩展最大熵算法第38-41 页
　　· 卷积混合模型下的独立分量分析第41-45 页
　　　　· 卷积混合模型描述第41-42 页
　　　　· 基于频域解卷的独立分量分析第42-45 页
　　· 基于小波包独立分量分析的想象动作电位空间滤波第45-53 页
　　　　· 小波包独立分量分析的流程第45-48 页
　　　　· 想象站起动作电位的小波包独立分量分析的结果第48-53 页
　　· 本章小结第53-55 页
第四章 基于经验模态分解的复合下肢想象动作电位的特征振荡模式分析第55-93 页
　　· 经验模态分解方法的起源，发展和应用现状第56-58 页
　　　　· 经验模态方法的提出第56-57 页
　　　　· 经验模态分解算法的发展和应用现状第57-58 页
　　· 经验模态分解算法的原理第58-64 页
　　　　· 瞬时频率第58-59 页
　　　　· 特征时间尺度第59-60 页
　　　　· 固有模态函数第60-61 页
　　　　· 经验模态分解第61-63 页
　　　　· 经验模态分解的完备性和正交性第63-64 页
　　· 复合下肢想象动作电位的特征振荡模式分析第64-91 页
　　　　· EMD方法的引入和问题第65-69 页
　　　　· 基于多分辨率分析的EMD方法第69-73 页
　　　　· 基于特征固有模态函数的频域能量特征分析第73-78 页
　　　　· 基于特征固有模态函数的时域能量特征分析第78-86 页
　　　　· 基于特征固有模态函数的相位同步化特征分析第86-91 页
　　· 本章小结第91-93 页
第五章 基于支持向量机的复合下肢想象动作电位的分类识别第93-112 页
　　· 统计学习理论第93-99 页
　　　　· 机器学习的基本问题和方法第93-96 页
　　　　· 统计学习理论的核心思想第96-99 页
　　· 支持向量机第99-105 页
　　　　· 线性支持向量机第99-103 页
　　　　· 非线性支持向量机第103-105 页
　　· 基于支持向量机的多分类想象动作的分类器设计第105-111 页
　　　　· 特征结合方法与分类器设计第105-106 页
　　　　· 多分类想象运动的分类器设计第106-108 页
　　　　· 多分类想象运动的识别结果第108-111 页
　　· 本章小结第111-112 页
第六章 总结与展望第112-115 页
　　· 本文工作的总结第112-113 页
　　· 未来工作的展望第113-115 页
参考文献第115-124 页
发表论文和科研情况说明第124-126 页
致谢第126 页

本篇论文共126页，点击这进入下载页面。
 
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