| 论文目录 | |
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| · 时间序列分析简介 | 第8-9页 |
| · 时间序列的研究意义 | 第9-10页 |
| · 时间序列的相似性研究 | 第9页 |
| · 时间序列的预测作用 | 第9-10页 |
| · 脑电信号简介 | 第10-13页 |
| · 论文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 方法与动力学模型简介 | 第14-22页 |
| · 递归图法 | 第14-16页 |
| · 定量递归分析 | 第16-17页 |
| · 复杂网络分析方法 | 第17-19页 |
| · 一维不连续不可逆映像 | 第19-22页 |
| 第3章 一维不连续映像的复杂网络分析 | 第22-32页 |
| · 递归图法各参数的选择 | 第22页 |
| · 一维不连续不可逆映像的递归图法分析 | 第22-26页 |
| · 一维不连续不可逆映像的递归图 | 第22-24页 |
| · 一维不连续不可逆映像的定量递归分析 | 第24-26页 |
| · 一维不连续不可逆映像的复杂网络分析 | 第26-31页 |
| · 本章小节 | 第31-32页 |
| 第4章 递归图法区分不同情绪状态的脑电信号 | 第32-40页 |
| · 脑电信号的提取 | 第32-33页 |
| · 不同情绪状态的脑电信号 | 第33-34页 |
| · 脑电信号的递归图 | 第34-37页 |
| · 递归图法参数的确定 | 第34页 |
| · 三种情绪状态的递归图 | 第34-37页 |
| · 脑电信号的定量递归分析 | 第37-38页 |
| · 归一化层流性测度 | 第38-39页 |
| · 本章小节 | 第39-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-42页 |
| · 全文总结 | 第40页 |
| · 研究工作展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第50页 |
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