一种基于多域特征与Stacking集成学习的脑电信号分析方法及系统.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117414141A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311663804.5G06N20/20(2019.01)
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脑机接口中的脑电信号非线性分析方法
脑机接口中的脑电信号非线性分析方法
引言：脑机接口与脑电信号的重要性
脑机接口（Brain-ComputerInterface,BCI）是一种直接连接大脑与外部设备的系统，能够将大脑活动转化为控制信号。脑电信号（Electroencephalogram,EEG）是BCI中最常用的信号源之一，因其非侵入性和高时间分辨率而备受关注。然而，脑电信号具有高度的非线性和复杂性，传统的线性分析方法难以充分揭示其内在特性。因此，非线性分析方法在脑电信号处理中显得尤为重要。
脑电信号的非线性特性
脑电信号是由大量神经元同步活动产生的，其动态行为表现出显著的非线性特征。这些特
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心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究的开题报告.docx
心电信号特征提取与心率变异性信号分析方法研究的开题报告
一、研究背景和意义：
随着人们生活水平和医疗技术的不断提高，心血管疾病已成为影响人类健康的主要疾病之一。心电信号作为最常用的心血管疾病检查手段之一，可以有效地反映心脏的运动状态。心电信号在医学上的应用具有广泛的应用前景，同时也提出了对心电信号进行特征提取以及心率变异性信号分析的需求，这对临床医学、运动科学等学科具有重要的意义。
二、研究目的和内容：
本研究旨在探究心电信号的特征提取和心率变异性信号分析方法，为临床医学和运动科学的相关研究提供可靠的技术基础和分析手段。本研究主要包括以下内容：
1.心电信号特征提取
基于频域和时域两种方法对心
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基于深度学习的心电信号特征提取与融合：方法创新与应用探索.docx
基于深度学习的心电信号特征提取与融合：方法创新与应用探索
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1心电信号研究的重要性
心血管疾病已成为全球范围内威胁人类健康的主要疾病之一，具有高发病率、高死亡率和高致残率的特点。世界卫生组织（WHO）的数据显示，心血管疾病每年导致的死亡人数在全球总死亡人数中占据相当大的比例。早期准确地诊断心血管疾病对于及时治疗和改善患者预后至关重要。心电信号作为反映心脏电生理活动的生物电信号，包含了丰富的心脏生理和病理信息。通过对心电信号的分析，医生能够检测出各种心律失常、心肌缺血、心肌梗死等心脏疾病，为临床诊断和治疗提供重要依据。例如，心电图检查是临床上诊断心血管
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基于多域分析和集成学习的建筑电气系统故障诊断方法
一、引言
随着城市化进程的加快和科技的不断进步，建筑电气系统的复杂性和重要性日益突出。故障诊断作为确保电气系统稳定运行的关键环节，其准确性和效率性成为衡量现代建筑电气系统性能的重要指标。传统的故障诊断方法往往依赖于人工经验和简单的算法模型，但在面对复杂的电气系统和多变的故障类型时，其诊断效率和准确性往往难以满足实际需求。因此，本文提出了一种基于多域分析和集成学习的建筑电气系统故障诊断方法，旨在提高诊断的准确性和效率性。
二、多域分析
多域分析是本文提出的故障诊断方法的基础，旨在从多个角度和维度对电气系统进行全面、细致的分析。
首先，对电气系统的
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114869298 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210671792.X
(22)申请日 2022.06.15
(71)申请人 浙大宁波理工学院
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(10)申请公布号 CN 113397552 A
(43)申请公布日 2021.09.17
(21)申请号 202110518728.3
(22)申请日 2021.05.12
(71)申请人 肇庆
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时频分析方法在心电信号分析中的应用的中期报告
一、介绍
时频分析方法在心电信号分析中得到了广泛应用。心电信号是反映心脏电活动的电信号，其由多个频率和能量不同的波形组成，对心脏的诊断和研究具有重要意义。时频分析方法可以将信号在时域和频域上同时分析，能够提取信号中不同频率范围内的特征和时变性质，与传统频谱分析方法相比更具有优越性。
本报告从时频分析方法的基本原理、常用方法和应用角度对时频分析方法在心电信号分析中的应用进行了综述和分析。
二、时频分析方法
1.基本原理
时频分析方法是将信号分析放在时间轴上和频率轴上同时进行，将信号在短时段内进行傅里叶变换，得到短时傅里叶变换（STFT），然后通过窗函
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大脑电刺激过程中神经电信号的分析方法开题报告.doc
本 科 生 毕 业 设 计
文献综述和开题报告
姓名与学号
指导教师
年级与专业
所在学院 生物医学工程与仪器科学
一、题目：
二、指导教师对文献综述和开题报告的具体内容要求：
检索国内外有关文献数据库（如：Web of Science、PubMed、Elsevier、维普等），系统地查阅文献资料，了解大脑海马组织的结构、电刺激和记录部位、以及记录信号的特点。熟悉群峰电位和锋电位的波形特征，学习MATLAB编程。在此基础上提出本课题指导教师（签名）
20 年 1月 日 开题报告
要求最终完成可运行的、能实现
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2025【基于小波变换和支持向量机的P300脑电信号分析方法的优化与验证13000字】.doc
PAGE\*ROMANI
基于小波变换和支持向量机的P300脑电信号分析方法的优化与验证
摘要
大脑作为中枢神经系统的重要器官，包含着将近1000亿个神经元和数以万亿的神经胶质细胞，大脑通过产生电信号来传递指令与信息到人体的各个部位，因此脑电信号中能够涵盖人体大量的信息，在临床医学方面，医生们可以通过提取脑电信号并加以分析和处理，得到患者的生理状态和病理信息，为某些脑疾病的治疗提供了更加有效的治疗方法。脑电信号处理在研究人类脑活动和治疗脑疾病方面发挥着越来越大的作用，但由于脑电信号是有强随机性、低频特性以及较多冗余噪声干扰的非平稳信号，且庞大的数据处理量需要消耗医生大量的精力