基于L_p(0<p≤1)范数的脑电分析方法研究

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基于L_p(0<p≤1)范数的脑电分析方法研究

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基于L_p(0<p≤1)范数的脑电分析方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-14页
第一章绪论	第14-28页
1.1 脑电的产生机制与应用	第14-15页
1.2 脑电分析方法与研究进展	第15-18页
1.2.1 基于时间序列的脑电分析方法	第15-16页
1.2.2 基于网络结构的脑电分析方法	第16-18页
1.2.3 脑电的特征识别方法	第18页
1.3 脑电分析中的伪迹处理	第18-22页
1.3.1 伪迹干扰对脑电分析的影响	第18-20页
1.3.1.1 眼电伪迹对脑电分析的影响	第19页
1.3.1.2 心电伪迹对脑电分析的影响	第19页
1.3.1.3 工频干扰对脑电分析的影响	第19页
1.3.1.4 电极移动对脑电分析的影响	第19-20页
1.3.2 眼电伪迹的常见处理方法及缺陷	第20-22页
1.3.2.1 基于带通滤波的伪迹去除方法	第20页
1.3.2.2 基于回归分析的伪迹去除方法	第20-21页
1.3.2.3 基于盲源分离的伪迹去除方法	第21页
1.3.2.4 基于自适应滤波的伪迹去除方法	第21-22页
1.4 L_p(0	第22-25页
1.4.1 L_p(0	第22-23页
1.4.2 基于L_p(0	第23-25页
1.4.2.1 基于L_p(0	第23-24页
1.4.2.2 基于L_p(0	第24-25页
1.5 本文的主要贡献与创新	第25-26页
1.6 本论文的结构安排	第26-28页
第二章基于L_p(0	第28-43页
2.1 引言	第28-29页
2.2 材料与方法	第29-31页
2.2.1 自回归模型系数估计原理	第29-30页
2.2.2 基于L_p(0	第30-31页
2.3 结果	第31-39页
2.3.1 仿真实验	第32-38页
2.3.1.1 离群值对自回归模型系数估计的影响	第32-36页
2.3.1.2 离群值对功率谱估计的影响	第36-38页
2.3.2 真实脑电应用	第38-39页
2.4 讨论	第39-42页
2.5 本章小结	第42-43页
第三章基于L_p(0	第43-67页
3.1 引言	第43-44页
3.2 材料与方法	第44-50页
3.2.1 传统多元自回归模型系数估计原理	第44-46页
3.2.2 基于Lasso的多元自回归模型系数估计	第46页
3.2.3 基于L_p(0<≤1)范数的多元自回归模型系数估计	第46-47页
3.2.4 格兰杰因果分析	第47-48页
3.2.5 偏有向相干分析	第48-50页
3.3 结果	第50-62页
3.3.1 仿真研究	第50-55页
3.3.2 真实EEG应用	第55-62页
3.3.2.1 眼电伪迹对格兰杰因果分析的影响	第56-59页
3.3.2.2 眼电伪迹对偏有向相干的影响	第59-62页
3.4 讨论	第62-66页
3.5 本章小结	第66-67页
第四章基于L_1范数的自适应传递函数及其在脑电中的应用研究	第67-86页
4.1 引言	第67-68页
4.2 材料与方法	第68-75页
4.2.1 自适应有向传递函数	第68-72页
4.2.2 基于L_1范数的自适应传递函数	第72-75页
4.3 结果分析	第75-83页
4.3.1 仿真研究	第75-81页
4.3.2 真实EEG应用	第81-83页
4.4 讨论	第83-85页
4.5 本章小结	第85-86页
第五章基于L_1范数的图嵌入分析及其在脑电中的应用研究	第86-105页
5.1 引言	第86-87页
5.2 材料与方法	第87-93页
5.2.1 图嵌入分析原理	第87-89页
5.2.2 基于L_1范数的图嵌入分析	第89-93页
5.3 结果分析	第93-99页
5.3.1 仿真实验结果	第94-96页
5.3.1.1 离群值强度对分类准确率的影响	第94页
5.3.1.2 离群值个数对分类准确率的影响	第94-96页
5.3.2 真实数据结果	第96-99页
5.3.2.1 基于运动想象的脑-机接口数据识别	第96-99页
5.4 讨论	第99-101页
5.5 本章小结	第101-102页
第六章全文总结与展望	第102-105页
6.1 全文总结	第102-103页
6.2 后续工作展望	第103-105页
致谢	第105-106页
参考文献	第106-119页
攻读博士学位期间取得的成果	第119-120页

本篇论文共120页，点击这进入下载页面。

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