酒精使用障礙（Alcohol Use Disorder,AUD）是一種受酗酒、遺傳、環(huán)境等多種因素所影響引起的慢性、反復(fù)性精神障礙,傳統(tǒng)篩查方法的準(zhǔn)確率會(huì)受到經(jīng)驗(yàn)限制和主觀因素的影響。通過(guò)對(duì)AUD患者和正常人群的腦電信號(hào)（Electroencephalogram,EEG）對(duì)比研究可以發(fā)現(xiàn),AUD患者與正常人群腦電信號(hào)相比較有異常表現(xiàn)。因此,本文通過(guò)信號(hào)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法,對(duì)AUD實(shí)驗(yàn)組與正常對(duì)照組的腦電信號(hào)進(jìn)行分析和分類識(shí)別,提高了AUD識(shí)別的準(zhǔn)確率。本文首先對(duì)原始腦電信號(hào)進(jìn)行去偽跡處理,提出了基于完全集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN）改進(jìn)希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transforms,HHT）算法,并將改進(jìn)后的HHT與獨(dú)立成分分析法結(jié)合使用去除腦電信號(hào)中的偽跡成分。與其他方法相比較,本文提出的方法可以更有效的識(shí)別出偽跡分量,去除偽跡后的腦電信號(hào)均方根誤差合理,信噪比更高,為信號(hào)特征提取與分析提供了更有效的信息,可以有效的提高... 

【文章來(lái)源】：長(zhǎng)春理工大學(xué)吉林省

【文章頁(yè)數(shù)】：71 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 酒精使用障礙研究現(xiàn)狀
        1.2.2 腦電識(shí)別的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容及安排
        1.3.1 論文研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文章節(jié)安排
第2章 腦電信號(hào)分析基礎(chǔ)理論
    2.1 腦電信號(hào)
        2.1.1 腦電信號(hào)采集
        2.1.2 腦電信號(hào)節(jié)律
        2.1.3 事件相關(guān)電位
    2.2 腦電信號(hào)預(yù)處理
    2.3 腦電信號(hào)特征提取
        2.3.1 時(shí)域特征提取
        2.3.2 頻域特征提取
        2.3.3 時(shí)頻域特征提取
        2.3.4 空域特征提取
        2.3.5 非線性分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 腦電信號(hào)去除偽跡
    3.1 多項(xiàng)式擬合去除基線漂移
    3.2 希爾伯特-黃變換
        3.2.1 改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        3.2.2 希爾伯特變換
    3.3 獨(dú)立成分分析
    3.4 基于樣本熵的偽跡識(shí)別
    3.5 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)仿真
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 AUD腦電信號(hào)的特征提取與分析
    4.1 巴特沃斯帶通濾波器
    4.2 功率譜密度
    4.3 特征提取與分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源
        4.3.2 特征提取與對(duì)比分析
        4.3.3 特征融合
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于自適應(yīng)差分進(jìn)化優(yōu)化SVM的 AUD識(shí)別
    5.1 支持向量機(jī)
        5.1.1 線性分類器
        5.1.2 非線性分類器
        5.1.3 核函數(shù)
    5.2 差分進(jìn)化
        5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化
        5.2.2 自適應(yīng)差分進(jìn)化算法
    5.3 基于自適應(yīng)差分進(jìn)化算法的SVM優(yōu)化模型
    5.4 結(jié)果分析與比較
        5.4.1 查準(zhǔn)率和查全率
        5.4.2 結(jié)果分析比較
        5.4.3 不同算法模型識(shí)別效果比較
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄 A 酒精使用障礙篩查表
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
致謝



本文編號(hào)：3164473