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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--模拟驾驶环境下基于脑电信号的警觉度分析
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模拟驾驶环境下基于脑电信号的警觉度分析
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 驾驶过程中警觉度的检测方法第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-15页
    1.4 研究内容及安排第15-17页
第2章 脑电信号的概述与采集第17-25页
    2.1 脑电信号的产生及分类第17-19页
    2.2 脑电信号的测量第19-21页
    2.3 实验数据的来源第21-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 脑电信号预处理第25-35页
    3.1 脑电信号的伪迹第25-26页
        3.1.1 环境伪迹第25页
        3.1.2 实验误差第25-26页
        3.1.3 生理伪迹第26页
    3.2 脑电信号的去伪迹处理第26-33页
        3.2.1 脑电信号的滤波器消噪第27-28页
        3.2.2 脑电信号的小波去噪第28-30页
        3.2.3 脑电信号的独立成分分析法消噪第30-33页
    3.3 本章小结第33-35页
第4章 脑电的传统特征提取及警觉度分析第35-45页
    4.1 EEG传统特征的提取第35-40页
        4.1.1 EEG信号各节律波的提取第36-39页
        4.1.2 EEG信号样本熵的计算第39-40页
    4.2 基于脑电传统特征的警觉度分析第40-43页
        4.2.1 支持向量机理论第40-42页
        4.2.2 警觉度分类结果第42-43页
    4.3 本章小结第43-45页
第5章 脑电的深度学习特征及警觉度分析第45-67页
    5.1 深度学习的简介第45-47页
        5.1.1 深度学习背景第45-46页
        5.1.2 深度学习的主要模型第46-47页
    5.2 基于DBN的EEG特征提取第47-57页
        5.2.1 DBN模型介绍第47-54页
        5.2.2 基于脑电DBN特征的警觉度分析第54-57页
    5.3 基于CNN的EEG特征提取第57-61页
        5.3.1 CNN模型介绍第57-59页
        5.3.2 基于脑电CNN特征的警觉度分析第59-61页
    5.4 关键频带与通道的选择及其分析第61-65页
    5.5 基于EEG的分类结果与警觉度相关性分析第65页
    5.6 本章小结第65-67页
第6章 总结与展望第67-69页
    6.1 总结第67-68页
    6.2 展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75页

 
 
论文编号BS4097497,这篇论文共75
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