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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于非负矩阵分解的脑电信号特征提取算法研究
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基于非负矩阵分解的脑电信号特征提取算法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第10-11页
    1.2 国内外运动想象EEG处理算法研究现状第11-16页
        1.2.1 预处理算法第12页
        1.2.2 运动想象BCI竞赛特征提取算法第12-14页
        1.2.3 非负矩阵分解特征提取算法第14-15页
        1.2.4 分类算法第15-16页
    1.3 研究内容及主要工作第16-17页
第2章 运动想象脑电信号处理第17-24页
    2.1 运动想象脑电生理学基础第17-21页
        2.1.1 大脑解剖结构及功能分区第17-18页
        2.1.2 脑电图的获取及记录方法第18-21页
    2.2 脑电信号的基本特点第21-22页
    2.3 脑电信号的基本节律第22-23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 基于运动想象脑电信号的特征提取方法研究第24-42页
    3.1 事件相关谱扰动时频域分析第24-25页
        3.1.1 事件相关谱扰动概念第24-25页
        3.1.2 EEG时频结果分析第25页
    3.2 事件相关同步/去同步方法分析第25-28页
        3.2.1 ERD/ERS现象的生理机制第25-26页
        3.2.2 ERD/ERS检测方法第26-28页
    3.3 小波分析第28-33页
        3.3.1 小波变换第29-30页
        3.3.2 连续小波变换第30-31页
        3.3.3 多分辨率分析第31-32页
        3.3.4 基于Morlet小波变换第32-33页
    3.4 非负矩阵分解第33-39页
        3.4.1 经典的NMF方法问题描述第33-34页
        3.4.2 NMF的目标函数和迭代规则第34-35页
        3.4.3 收敛性证明第35-37页
        3.4.4 算法步骤描述第37页
        3.4.5 改进算法第37-39页
    3.5 独立分量分析第39-41页
        3.5.1 分析模型第39-40页
        3.5.2 判别依据第40页
        3.5.3 优化算法第40-41页
    3.6 本章小结第41-42页
第4章 运动想象脑电信号特征分类第42-48页
    4.1 支持向量机第42-45页
        4.1.1 最优分类超平面第42-43页
        4.1.2 线性支持向量机第43-44页
        4.1.3 非线性支持向量机第44-45页
    4.2 改进的SVM-GA分类器第45-47页
    4.3 本章小结第47-48页
第5章 实验数据仿真及结果分析第48-59页
    5.1 2003BCI数据集Ⅲ描述第48-49页
    5.2 数据预处理第49-51页
    5.3 NMF特征提取第51-56页
        5.3.1 时频分析第51-53页
        5.3.2 NMF 时频特征提取第53-56页
    5.4 特征分类第56-58页
        5.4.1 分类结果分析第57-58页
    5.5 本章小结第58-59页
结论第59-61页
参考文献第61-66页
致谢第66-67页
作者简介第67页

 
 
论文编号BS3610550,这篇论文共67
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