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基于分层超限学习机的运动想象及癫痫脑电信号分类研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 研究历史和现状第10-12页
    1.3 课题来源第12页
    1.4 本文研究内容及结构第12-15页
第2章 超限学习机第15-21页
    2.1 超限学习机基本原理第15-17页
    2.2 基于超限学习机的自编码第17-18页
    2.3 核超限学习机第18-19页
    2.4 超限学习机在脑电信号研究中的应用第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 基于分层超限学习机的脑电信号分类识别方法第21-37页
    3.1 基于分层超限学习机的脑电信号分类研究框架第21-22页
    3.2 基于PCA和LDA的脑电信号特征提取方法第22-23页
    3.3 基于分层超限学习机的脑电信号分类方法第23-26页
    3.4 算法实现与结果分析第26-35页
        3.4.1 实验数据描述第27-28页
        3.4.2 实验参数设置第28-33页
        3.4.3 实验结果对比第33-35页
    3.5 本章小结第35-37页
第4章 基于核分层超限学习机的脑电信号分类识别方法第37-53页
    4.1 核分层超限学习机方法第37-39页
    4.2 基于核分层超限学习机的原始脑电信号分类识别方法第39-44页
        4.2.1 实验过程第39-41页
        4.2.2 实验结果第41-44页
    4.3 基于核分层超限学习机的脑电特征分类识别方法第44-51页
        4.3.1 实验过程第45页
        4.3.2 实验结果第45-51页
    4.4 本章小结第51-53页
第5章 脑电信号处理系统及应用第53-63页
    5.1 脑电信号处理系统V2.0 的设计第53页
    5.2 脑电信号处理系统V2.0 的实现第53-57页
    5.3 脑电信号处理系统V2.0 的应用第57-62页
        5.3.1 实验数据第57-58页
        5.3.2 实验结果第58-62页
    5.4 本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-71页
攻读硕士学位期间的研究成果第71-73页
致谢第73页

 
 
论文编号BS3233077,这篇论文共73
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