誘發(fā)電位信號的快速提取算法

第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．3 本書主要研究思路與內(nèi)容
第2章 腦電信號采集與模型
2．1 引言
2．2 腦電信號及其特點
2．3 數(shù)據(jù)采集與預處理
2．4 誘發(fā)電位提取問題的模型
2．5 單通道誘發(fā)電位信號提取
2．6 本章小節(jié)
第3章 基于混合字典訓練與稀疏表示的單通道誘發(fā)電位少次提取方法
3．1 引言
3．2 稀疏表示理論
3．3 基于混合訓練字典的稀疏表示方法
3．4 基于聯(lián)合稀疏表示的誘發(fā)電位提取方法
3．5 討論與分析
3．6 本章小節(jié)
第4章 基于時間自相關(guān)函數(shù)的單通道誘發(fā)電位單次提取方法
4．1 引言
4．2 大規(guī)模最優(yōu)化方法基礎(chǔ)
4．3 基于時間自相關(guān)函數(shù)約束的波形估計方法
4．4 基于時間自相關(guān)函數(shù)最優(yōu)化的波形估計方法
4．5 討論與分析
4．6 本章小節(jié)
第5章 脈沖噪聲環(huán)境下單通道誘發(fā)電位的韌性自適應估計方法
5．1 引言
5．2 α穩(wěn)定分布理論與自適應誘發(fā)電位估計器
5．3 基于最小平均絕對偏差準則的自適應誘發(fā)電位估計器
5．4 基于非線性Sigmoid變換的自適應誘發(fā)電位估計器
5．5 討論與分析
5．6 本章小節(jié)
第6章 脈沖噪聲環(huán)境下基于最大相關(guān)熵準則的單通道誘發(fā)電位估計方法
6．1 引言
6．2 相關(guān)熵理論基礎(chǔ)
6．3 基于最大相關(guān)熵準則的韌性自適應誘發(fā)電位估計方法
6．4 討論與分析
6．5 本章小節(jié)
第7章 結(jié)論與展望
7．1 結(jié)論
7．2 創(chuàng)新點摘要
7．3 展望
參考文獻
附錄
附錄1 命題4-1的證明
附錄2 主要符號表
附錄3 主要縮略語表