基于diva模型脑电信号的时频研究word格式论文.docxVIP

下载本文档

2
0
约4.3万字
约 50页
2018-05-18 发布于上海
举报
版权申诉

基于diva模型脑电信号的时频研究word格式论文.docx

1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
4、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
5、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
6、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
7、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于diva模型脑电信号的时频研究word格式论文

AbstractInrecentyears,asarapiddevelopmentofelectronicinformation,communicationand computerscience,itbecomesmoreandmoreperfectfortheelectroencephalography(EEG)signal processingtheoryandtechniques.Therefore,theresearchareaofbrain-computerinterface(BCI) attractsmoreinterestsasacurrentlyhottopic,ofwhichthewaytoobtainEEGandthesubsequent patternclassificationfortheuniquecharacterextractionfromEEGplaysvitalimportanceinBCI researchsystem.EEGisanon-stationarytime-varyingsignal,carryingallkindsofinformation.An accurateanalysistoEEGcanimprovetheefficiencyoftheprocessingoftheEEG.The time-frequentanalyticaltheoryandmethod,aneffectivetoolfornon-stationarysignalanalysis,can analyzebothtimedomainandfrequencydomainsimultaneously,whichbecomesanewresearch areaofsignalprocessinginrecentyears.Asanewtheoryandmethod,ithasprovidedtheoretical significanceandapplicationvaluetodiscussthemethodsoftime-frequency.Inthispaper,themethods of time-frequencyforEEGareinvestigated as thefollowingsections:Firstofall,thebasictheoryofthetime-frequencyanalysisandseveralcommonlyused time-frequencyanalysismethodareintroduced,suchasclassicFouriertransform,ShortTime FourierTransform(STFT)andwavelettransform.ClassicFouriertransformonlyappliesto stationarysignals,whichcannotanalyzenon-stationarysignals.STFTcananalyzebrainelectrical signalsfromeithertimedomainorfrequencydomain,buttheaccuracyandresolutionarepoor. Wavelettransformcanonlyanalyzetheapproximationofthesignalcomponent,whileignores furtherdecomposition,whichwillaffectthedividedbandofnon-stationaryrandomsignal characteristics.Thus, theaccurate extraction ofthesignal characteristics will be affected.Secondly,aHighTime-FrequencyResolutionAnalysis(HTFRA)forelectroencephalography basedonDIVAmodelisproposed.AlthoughWigner-Villedistribution(WVD)cananalyze time-frequencyfornon-stationarysignalswithhighresolution,itwillintroducecrosstermsduring featureextractionbecauseofitsquadratictime-frequencyanalysismethods,whichwillaffectthe understandingoftheinformationofth