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        情緒識別的腦電信號穩定模式研究
         
             論文目錄
         
        摘要第3-4頁
        abstract第4頁
        第一章 緒論第10-15頁
            1.1 研究目的和意義第10-11頁
            1.2 國內外研究現狀第11-13頁
                1.2.1 基于計算機的情緒識別第11-12頁
                1.2.2 基于腦電的情緒識別第12-13頁
            1.3 基于腦電的情緒識別的挑戰第13頁
            1.4 論文的內容與章節安排第13-14頁
            1.5 本章小結第14-15頁
        第二章 腦電和情緒第15-22頁
            2.1 腦電的相關背景第15-17頁
                2.1.1 大腦的結構和功能第15-16頁
                2.1.2 腦電波第16頁
                2.1.3 腦電的采集第16-17頁
            2.2 情緒的相關背景第17-21頁
                2.2.1 情緒的定義第17-18頁
                2.2.2 情緒模型第18-20頁
                2.2.3 情緒的誘發第20-21頁
            2.3 本章小結第21-22頁
        第三章 實驗設計第22-28頁
            3.1 實驗目的第22頁
            3.2 刺激材料第22-24頁
            3.3 被試情況第24-25頁
            3.4 實驗環境和流程第25-26頁
            3.5 實驗后續改進第26-27頁
            3.6 本章小結第27-28頁
        第四章 數據處理算法第28-45頁
            4.1 腦電信號處理流程第28-29頁
            4.2 腦電信號的預處理第29-30頁
            4.3 腦電特征提取第30-32頁
                4.3.1 能量譜第30-31頁
                4.3.2 微分熵第31-32頁
            4.4 腦電特征平滑——線性動力系統第32-36頁
            4.5 腦電特征選擇——相關系數第36頁
            4.6 腦電特征分類第36-42頁
                4.6.1 極限學習機第36-37頁
                4.6.2 基于判別圖正則化的極限學習機第37-39頁
                4.6.3 支持向量機第39-42頁
                4.6.4 K最近鄰第42頁
            4.7 模糊積分算法第42-44頁
            4.8 本章小結第44-45頁
        第五章 數據處理結果及討論第45-70頁
            5.1 每組實驗單獨訓練測試第46-52頁
                5.1.1 分類算法效果第46-49頁
                5.1.2 情緒的關鍵頻段第49-52頁
            5.2 腦電模式隨時間變化的穩定性第52-56頁
            5.3 腦電模式隨個體變化的穩定性第56-63頁
                5.3.1 被試之間互相訓練測試的分類準確率第56-59頁
                5.3.2 被試之間互相訓練測試的混淆矩陣第59-60頁
                5.3.3 模式的性別差異第60-63頁
            5.4 關鍵腦區研究第63-69頁
                5.4.1 三分類情緒(正性、中性、負性)的關鍵腦區第64-66頁
                5.4.2 四分類情緒(高興、平靜、悲傷、恐懼)的關鍵腦區第66-69頁
            5.5 本章小結第69-70頁
        第六章 總結與展望第70-72頁
            6.1 主要工作與創新點第70-71頁
            6.2 工作展望第71-72頁
        參考文獻第72-78頁
        附錄A 實驗結果詳細數據第78-84頁
        致謝第84-85頁
        攻讀碩士學位期間已發表的論文第85頁

         
         
        論文編號BS4380727,這篇論文共85
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