基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测

基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测

ID:35063865

大小:5.24 MB

页数:57页

时间:2019-03-17

基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测_第1页
基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测_第2页
基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测_第3页
基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测_第4页
基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测_第5页
资源描述:

《基于字典学习和稀疏表示的癫痫检测》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、,分类号:TPW单位代码:10422学号:2〇yv!S27密级:H、f毛儀SHANDONGUNIVERSITY硕±学位论文ThesisforMasterDegree论文题目:基于宇典学习巧蘇疏表示的據痛途測AiUo化泣ticSvJzureDctect;ouUsinSparseReresentationgpoverLcariiedDictionary作者姓名李革巧培养单位倍点媒学与X程学蘇专业名称倍号与倩慰化埋指导教师周玄在巧巧'

2、合作导师巧年巧月日10422分类号:TP巧:I单位代码密级;:学号硕±学位论文ThesisforMasterDegree论文题目:、、夸诞參习余轉疏襄寺斯爾極測■诗"P么化私A如斯5£公它地古八巧今£7i/prLmn^dPzct^i^ar^作者姓名委晕^培养单位4書i媒每'处货惦餐),专业名称#冬^禱良外嫂指导教师iDt足教擔合作导师>1占年年月日原创性声明本人郑重声明,独:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下立进行研究

3、所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研。究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中1^明确方式标明本声明的法律责任由本人承担。每年乔年L’)论文作者签名:如?;日期个关于学位论文使用授权的声明、本人完全了解山东大学有关保留使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权山东大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可W采用影印、缩印或

4、其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。(保密论文在解密后应遵守此规定)论义作者答名;导师答名:日期:减午巧山东大学硕±学位论文目录摘要IABSTRACTIll第11章绪论1.1研究背景及意义11丄1.脑电波简介11丄2.藏痛检测研究意义31.2癒痛检测研究现状41.3癒痛检测的研究方法61.4论文结构安排7第2章脑电信号的预处理92.1小波分析922微分滤12.波21.3核函数321.4本章小结5第3章改

5、进的稀疏表示巧病检測方法16311.基于稀疏表示的分类方法63.2弹性网约束《件的引入163.3在线字典学习算法183.4基于字典学习和稀疏表示的癒痛检测系统213.5后处理233.5.1平滑操作233.5.2阔值操作243.5.3多通道整合24.35.4领子技术253.6本章小结26第4章巧痛检测的实验结果与讨论281山东大学硕壬学位论文4.1实验数据284.2系统评价标准2941.2.基于时间段的评价标准304

6、丄2基于事件的评价标准304.3仿真结果及分析314.4结果讨论324.5本章小结36第5章鎌和展望375.1结论375.2展望巧参考文献39敬谢44攻读硕±研究生期间研究成果45ii山东大学硕±学位论文CONTENTSABSTRACTCHINESEI()ABSTRACTIllChater1Introduction1p11BackroundandSinificanceofResearch1.gg11I

7、ntrotonofEE1.1..duciG1econ1..2.SignificanceofSeizureDetti312TheResearchStatusofSubect4.j1.3TheGeneralProcessofSeizureDetection6tAt1.4Sructurerrangemen7Chater2ThePrerocessinofppgEEG92.1WaveletAnalysis9t122.2Dif

8、erenialFUl:eri打g2.3KernelFunction132.4ChapterSummary15Chapter3ImprovedSeizureDe化ctionBasedonSparseDe化c村on16D13.1ClassificationMethodBasedonSparseetecti

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。