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时间:2018-11-09
《基于卷积神经网络的癫痫发作预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、单位代码10445学号2015020700分类号TP3則研究生类别全日制4範大專硕士学位论文(学术学位)论文题目基于卷积神经网络的癱痫发作预测学科专业名称信号与信息处理申请人姓名丁木涵指导教师王春兴教授论文提交时间2018年4月17日山东师范大学硕士学位论文目录中文摘要...............................................................................................................
2、......................IAbstract.....................................................................................................................................III第一章绪论............................................................................................................
3、...................11.1癫痫发作的研究背景和意义........................................................................................11.2脑电信号的概述............................................................................................................21.3癫痫脑电的特征...........................
4、.................................................................................31.4脑电信号处理方法........................................................................................................31.4.1时域分析方法.......................................................................
5、...............................41.4.2频域分析方法......................................................................................................41.4.3时频域分析方法..................................................................................................51.4.4非线性动力学方法..........
6、....................................................................................51.5深度学习的发展............................................................................................................51.6癫痫发作预测的研究现状..............................................................
7、..............................61.7癫痫发作预测的一般流程............................................................................................71.8本文的主要工作和章节安排........................................................................................8第二章小波变换...............................
8、........................................
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