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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--运动想象脑电分析算法研究及实现
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运动想象脑电分析算法研究及实现
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景及研究意义第11-13页
        1.1.1 课题研究背景第11页
        1.1.2 课题研究意义第11-13页
    1.2 EEG信号概述第13-16页
        1.2.1 EEG信号的产生第13页
        1.2.2 EEG信号的分类第13-15页
        1.2.3 EEG信号的特点第15-16页
    1.3 国内外研究现状第16-17页
    1.4 本文的主要内容与结构安排第17-18页
    1.5 本章小结第18-19页
第2章 相关理论基础第19-29页
    2.1 EEG信号特征提取方法介绍第19-21页
        2.1.1 时域分析第19页
        2.1.2 频域分析第19-20页
        2.1.3 时频分析第20-21页
    2.2 EEG信号的模式分类方法介绍第21-22页
    2.3 小波变换法理论基础第22-27页
        2.3.1 连续小波变换第22-24页
        2.3.2 离散小波变换第24-25页
        2.3.3 多分辨率分析第25-26页
        2.3.4 Mallat算法第26-27页
    2.4 本章小结第27-29页
第3章 运动想象脑电信号的特征提取第29-45页
    3.1 运动想象脑电数据的预处理第29-31页
        3.1.1 运动想象脑电数据描述第29-30页
        3.1.2 原始数据截取和导联的选择第30-31页
    3.2 ERD/ERS与滤波第31-33页
        3.2.1 事件相关同步/去同步现象第31-32页
        3.2.2 滤波频段的确定第32-33页
    3.3 基于小波变换+主成分分析的特征提取第33-38页
        3.3.1 脑电信号的小波分解第33-35页
        3.3.2 脑电特征的主成分分析第35-38页
    3.4 基于CSP算法的特征提取研究第38-43页
        3.4.1 两类问题的CSP算法流程第38-41页
        3.4.2 四类运动想象的CSP特征提取第41-43页
    3.5 本章小结第43-45页
第4章 基于SVM的运动想象分类第45-57页
    4.1 最优分类超平面第45-46页
    4.2 SVM的分类第46-48页
        4.2.1 线性支持向量机第46-48页
        4.2.2 非线性支持向量机第48页
    4.3 两套特征提取方案的SVM分类第48-51页
        4.3.1 数据的归一化处理第48-49页
        4.3.2 核函数的选择第49页
        4.3.3 SVM中参数的确定第49-50页
        4.3.4 四类运动想象SVM分类器设计第50-51页
    4.4 仿真结果分析第51-56页
        4.4.1 仿真一第51-53页
        4.4.2 仿真二第53-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 相关算法的FPGA设计第57-67页
    5.1 FPGA设计思想第57-58页
    5.2 Mallat算法的FPGA设计第58-62页
    5.3 主成分分析法的FPGA设计第62-65页
    5.4 本章小结第65-67页
第6章 总结与展望第67-69页
    6.1 工作总结第67页
    6.2 设计中存在的不足及工作展望第67-69页
参考文献第69-73页
致谢第73页

 
 
论文编号BS4097498,这篇论文共73
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