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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于CSP的联合特征提取算法研究与优化
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基于CSP的联合特征提取算法研究与优化
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5页
用术语注释表第8-10页
第一章 绪论第10-25页
    1.1 脑电信号概述第10-17页
        1.1.1 脑电信号概念和原理第10-12页
        1.1.2 脑电信号的分类与特性第12-14页
        1.1.3 脑电信号的发展历史和研究现状第14-17页
    1.2 脑机接口概述第17-23页
        1.2.1 脑机接口的概念和原理第17-18页
        1.2.2 脑机接口的分类与特性第18-21页
        1.2.3 脑机接口历史发展和研究现状第21-23页
    1.3 本文研究内容第23-25页
第二章 运动想象脑电信号现代分析方法第25-40页
    2.1 运动想象脑电信号特征提取算法概述第25页
    2.2 经典方法的改进算法第25-32页
        2.2.1 离散小波变换的改进第25-26页
        2.2.2 经验模式分解的改进第26-29页
        2.2.3 公共空间模式分解的改进第29-32页
    2.3 多种方法的组合算法第32-38页
        2.3.1 经典方法之间的组合第32-34页
        2.3.2 经典法和统计学量的组合第34-35页
        2.3.3 各类熵第35-38页
    2.4 本章小结第38-40页
第三章 公共空间模式算法结合EMD的脑电信号特征提取第40-53页
    3.1 数据集描述第40-41页
    3.2 基于改进CSP算法的特征提取方法第41-45页
        3.2.1 经验模式分解第42页
        3.2.2 公共空间模式分解算法第42-44页
        3.2.3 改进的CSP滤波算法第44页
        3.2.4 频域能量分析第44-45页
    3.3 数据集处理过程与结果分析第45-52页
        3.3.1 数据预处理第45-46页
        3.3.2 EMD分解与频段筛选第46-48页
        3.3.3 改进的CSP滤波第48-49页
        3.3.4 结果与比较第49-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第四章 左右手运动想象的实验设计与数据处理第53-62页
    4.1 脑电信号采集系统第53-56页
        4.1.1 电极帽第53-54页
        4.1.2 SynAmps放大器第54-55页
        4.1.3 Curry7软件第55-56页
        4.1.4 EEGLAB平台第56页
    4.2 运动想象实验设计第56-58页
    4.3 实验数据处理第58-61页
        4.3.1 数据预处理第58-59页
        4.3.2 实验数据分析与比较第59-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 基于改进CSP算法的特征优化第62-86页
    5.1 基于S变换的空间滤波器成分选择算法优化第62-68页
        5.1.1 S变换第62-63页
        5.1.2 基于S变换的公共空间滤波器成分选择算法第63-68页
    5.2 CSP结合EEMD的联合特征第68-71页
        5.2.1 EEMD概述第68-69页
        5.2.2 数据分析第69-71页
    5.3 CSP结合双谱的联合特征第71-77页
        5.3.1 双谱特征概述第71-73页
        5.3.2 数据分析第73-77页
    5.4 特征降维第77-80页
    5.5 特征识别过程优化第80-84页
        5.5.1 SVM的内核参数优化第80-83页
        5.5.2 LDA线性判别分析第83-84页
    5.6 本章小结第84-86页
第六章 总结与展望第86-88页
    6.1 全文总结第86-87页
    6.2 工作展望第87-88页
参考文献第88-92页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第92-93页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第93-94页
致谢第94页

 
 
论文编号BS4157472,这篇论文共94
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