脑电双谱分析与特征分类识别

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毕业论文范文题目： 脑电双谱分析与特征分类识别，论文范文关键词： 脑电双谱分析与特征分类识别
脑电双谱分析与特征分类识别毕业论文范文介绍开始：
　　脑电双谱分析与特征分类识别，硕士学位论文，共68页。
　　摘要
　　脑电信号是脑神经的生物电活动在大脑皮层的反映，脑电信号的提取和分析能够为医疗提供出很好的临床诊断作用，对脑疾病的治疗提供了很好的支撑，但脑电却也是一种非常复杂的非高斯、非线性随机过程，传统地通过时域或频域分析已经不能准确表征信号特征，而且不利于脑电信号瞬态波形的特征提取，而高阶谱方法的运用对于脑电信号的处理研究却具有很好效果。
　　在本次实验的设计过程，邀请了十多名志愿者，让每个受试者均做了三组不同注意力测试的脑电实验，然后对每个人实验的原始数据进行了采集和存储，再对各个实验数据进行了滤波、降采样、分段等预处理，求取出脑电实验每个电极的双谱三维图、双谱三维图的对角切片图。由于不同实验状态下脑电信号双谱切片具有着不同的特征，根据此提取出脑电信号在不同状态下的特征值，并运用SVM、KNN、PNN 三种分类方法对双谱切片的特征值进行交叉分类处理，实现了在不同实验状态下脑电信号的分类，进而求取和对比了分类效果的准确率和互信息值，得出 SVM 分类最佳的方法。之后再根据脑电 OQ 实验的 C3 电极和其他13 个电极所具有的不同双谱特征，进行了双谱切片、双谱切片特征值的求取，再次运用了 SVM 分类对比，得出了不同脑电极信号双谱切片具有差异性的结果。
　　从而证明了大脑在同一电极的不同状态下，以及同一种状态的不同电极之间，脑电信号的非线性耦合特征具有差异性的结论。最后采用了功率谱特征值法参与比较，进一步提高了注意集中和注意力分散方式下脑电信号的分类效果。
　　关键字：信号特征脑电实验双谱切片分类
　　
　　目录
　　第一章绪论1
　　11 引言1
　　12 脑电信号的研究2
　　121 脑电信号特征2
　　122 脑电研究方法3
　　123 高阶谱的特性4
　　13 本文内容结构安排5
　　第二章实验数据采集和预处理7
　　21 实验过程7
　　211 实验内容和要求7
　　212 不同状态下的实验8
　　22 脑电信号的预处理10
　　221 滤波器的选择 11
　　222 滤波和降采样 11
　　第三章双谱和双谱切片13
　　31 双谱的性质13
　　311 双谱的定义13
　　312 双谱的特性14
　　313 双谱估计算法15
　　32 双谱参数的影响17
　　321 总采样数参数的影响17
　　322 nfft点数和双谱特性的相关性 18
　　323 样本数 sampseg 的参数分析 20
　　33 双谱与非线性相位耦合21
　　331 非线性耦合性质21
　　332 谐波信号的双谱特性24
　　34 双谱的切片特性25
　　第四章三种分类器和互信息29
　　41 SVM分类器 29
　　411 SVM的基本思想 29
　　412 线性核函数31
　　413 SVM的应用 32
　　42 KNN分类 32
　　421 K最近邻估算法32
　　422 KNN法的不足和改进 33
　　43 PNN分类器33
　　431 PNN网络结构图34
　　432 PNN的特点与应用34
　　44 互信息35
　　441 互信息概念和定义3
　　5 442 互信息的性质和应用 36
　　第五章脑电双谱特征和分类识别 37
　　51 脑电不同实验的双谱特征 37
　　511 不同实验状态下的双谱图 37
　　512 脑电双谱切片的特征值 39
　　52 特征值的分类比较 39
　　521 SVM分类效果图 39
　　522 PNN分类效果图 42
　　523 KNN分类效果图 43
　　524 三种分类器效果比较 43
　　53 不同电极切片谱分类识别 44
　　531 切片特征的提取 44
　　532 不同电极切片差异性分类对比 46
　　54 注意力情况的脑电特征分类 47
　　541 功率谱特征值求取 47
　　542 特征值分类法对比 49
　　第六章总结和展望 53
　　致谢 55
　　参考文献 57
　　在校期间科研成果 61

以上为本篇毕业论文范文 脑电双谱分析与特征分类识别的介绍部分。

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