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脑电双谱分析与特征分类识别
资料类别
   生物农医毕业论文(设计)
课程(专业)
  生物医学工程
关键词
  信号特征|脑电实验
适用年级
  研究生
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文件格式

  caj
文件大小
  2887K
发布时间
  2014-12-04 08:05:00
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发布人   kj008
 内容简介:     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

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