声明
摘要
1 绪论
1.1 课题研究背景与意义
1.2 脑电信号概述
1.2.1 脑电信号基本知识
1.2.2 脑电信号基本性质
1.2.3 癫痫脑电信号
1.3 脑电信号分析研究现状
1.3.1 脑电信号特征提取的国内外现状
1.3.2 脑电信号分类研究现状
1.4 本文的主要内容及结构
2 经验模态分解
2.1 概述
2.2 EMD基本概念和原理
2.2.1 EMD基本概念
2.2.2 EMD基本原理
2.3 EMD关键技术
2.3.1 EMD分解停止准则
2.3.2 IMF筛选准则
2.3.3 包络线拟合
2.3.4 端点效应
2.3.5 模态混叠
2.4 脑电信号EMD分解仿真实验
2.4.1 实验数据介绍
2.4.2 EMD仿真实验
3 脑电信号特征提取
3.1 线性特征提取方法
3.2 非线性特征提取方法
3.2.1 近似熵
3.2.2 样本熵
3.2.3 模糊熵
3.3 基于EMD和混合特征的特征提取算法
3.3.1 混合特征提取实现原理
3.3.2 线性降维方法PCA
3.3.3 混合特征降维
3.4 小结
4 癫痫脑电信号分类
4.1 支持向量机
4.1.1 基本原理
4.1.2 SVM核函数
4.2 极限学习机
4.2.1 基本原理
4.2.2 实现步骤
4.2.3 ELM仿真实验
4.3 癫痫脑电信号分类实验
4.3.1 经验模态分解仿真实验
4.3.2 癫痫脑电信号分类实验
4.4 小结
结论
参考文献
致谢