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基于脑电信号的警觉度估计 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | ABSTRACT（英文摘要） | 第6-9页 | | 主要符号对照表 | 第9-10页 | | 第一章 绪论 | 第10-13页 | | ·基于EEG信号的警觉的估计概述 | 第10-12页 | | ·论文安排 | 第12-13页 | | 第二章 EEG信号以及警觉度背景知识 | 第13-20页 | | ·脑电信号的介绍 | 第13-17页 | | ·清醒-睡眠过程 | 第15页 | | ·睡眠-清醒过程 | 第15-16页 | | ·失眠 | 第16-17页 | | ·影响警觉度的要素 | 第17-19页 | | ·病理学 | 第17-18页 | | ·动机 | 第18页 | | ·紧张性刺激 | 第18-19页 | | ·认知与适应能力 | 第19页 | | ·本章小节 | 第19-20页 | | 第三章 国内外研究进展 | 第20-27页 | | ·警觉度估计发展历史 | 第20-23页 | | ·基于脑电信号的警觉度估计 | 第23-26页 | | ·警觉度状态的描述 | 第23-24页 | | ·EEG信号的预处理 | 第24-25页 | | ·EEG信号的特征提取 | 第25页 | | ·EEG信号分析 | 第25-26页 | | ·警觉度状态的建模 | 第26页 | | ·本章小节 | 第26-27页 | | 第四章 基于EEG的警觉度估计研究方法 | 第27-49页 | | ·EEG信号的获取 | 第28-30页 | | ·EEG信号降噪处理 | 第30-31页 | | ·特征提取和时空滤波 | 第31-38页 | | ·Common Spatial Pattern时空滤波 | 第32-35页 | | ·特征选取 | 第35-37页 | | ·特征降维 | 第37-38页 | | ·半监督学习的聚类方法 | 第38-47页 | | ·Normalize-Cut聚类算法 | 第39-41页 | | ·Soft Cluster算法介绍 | 第41-43页 | | ·XGFC聚类算法 | 第43-47页 | | ·脑电信号的相位同步性分析 | 第47-48页 | | ·本章小节 | 第48-49页 | | 第五章 实验平台和流程 | 第49-57页 | | ·试验设备介绍 | 第49-55页 | | ·试验硬件平台 | 第49-51页 | | ·Sca114.3软件系统介绍 | 第51-55页 | | ·Acuqire介绍 | 第51-52页 | | ·Stim2介绍 | 第52-53页 | | ·Edit介绍 | 第53-55页 | | ·实验流程设计 | 第55-56页 | | ·本章小节 | 第56-57页 | | 第六章 实验结果与分析 | 第57-68页 | | ·二类情况 | 第58页 | | ·多类情况 | 第58-60页 | | ·频谱和同步性分析 | 第60-67页 | | ·本章小节 | 第67-68页 | | 第七章 总结与展望 | 第68-71页 | | ·本文的主要贡献 | 第68-69页 | | ·进一步的研究工作 | 第69-71页 | | 参考文献 | 第71-77页 | | 致谢 | 第77-78页 | | 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第78页 |
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论文编号BS1323886，这篇论文共78页
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