基于模糊推理系统的自适应噪声消除方法在视觉诱发脑电信号提取中的应用

摘要

该文探讨了基于自适应模糊推理系统ANFIS(Adaptive-network-basedfuzzy inference system)的自适应噪声消除方法在提取视觉诱发响应(VEP)信号中的应用,并结合临床实验提出了一种新的单次提取方法.经与目前临床通用的相干平均法比较,在波形整体和P<,100>潜伏期的提取上,效果显著.该文探讨了ANFIS在提取视觉诱发响应(VEP)信号中的应用,并结合临床实验提出了一种新的单次提取方法.经与目前临床通用的相干平均法比较,在波形整体和p100潜伏期的提取上,效果显著.

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1研究背景与意义

1.2视觉诱发脑电信号(VEP)及其现有的处理方法

1.2.1自发脑电EEG信号简介

1.2.2视觉诱发脑电信号VEP简介

1.2.3 VEP信号现有的分析和处理方法

1.2.4基于ANFIS的自适应噪声消除方法在视觉诱发脑电信号的单次提取中的应用

1.3本章小结

第2章脑电信号的采集和预处理

2.1脑电信号的采集和读取

2.1.1电极的导联组合和放置位

2.1.2混有VEP的EEG信号的采集

2.1.3 EEG信号读取

2.2脑电信号EEG的预处理

2.3本章小结

第3章基于ANFIS的自适应噪声消除方法

3.1自适应噪声消除方法

3.2自适应神经模糊网络ANFIS

3.2.1模糊推理系统

3.2.2自适应网络

3.2.3自适应神经模糊网络ANFIS(Adaptive-network-based fuzzy inference system)

3.3基于ANFIS的自适应噪声消除方法

3.4本章小结

第4章基于ANFIS的自适应噪声消除方法在视觉诱发脑电信号的单次提取中的应用

4.1概述

4.2基于ANFIS的自适应噪声消除方法在VEP提取中的应用

4.3数字仿真与实例分析

4.3.1程序框图的说明

4.3.2仿真结果

4.3.3实际临床应用结果及其分析

4.4本章小结

结论

参考文献

致谢

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