基于內(nèi)部組成對(duì)齊和Kendall的職業(yè)緊張腦電分析
【學(xué)位單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類(lèi)】:R131;TN911.6
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 緊張和職業(yè)緊張概念
1.2 職業(yè)緊張研究現(xiàn)狀
1.3 職業(yè)緊張研究意義
1.4 論文結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排
第二章 EEG與腦網(wǎng)絡(luò)
2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)
2.2 腦電信號(hào)基礎(chǔ)知識(shí)
2.2.1 EEG概念
2.2.2 EEG的采集
2.2.3 EEG預(yù)處理
2.3 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于IOTA的腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析
3.1 內(nèi)部組成對(duì)齊算法
3.2 數(shù)據(jù)介紹
3.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源
3.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
3.5 差異性檢驗(yàn)
3.6 腦電節(jié)律信號(hào)
3.6.1 節(jié)律信號(hào)特征與劃分
3.6.2 基于節(jié)律信號(hào)的仿真結(jié)果分析
3.7 本章小結(jié)
第四章 基于Kendall的職業(yè)緊張分析
4.1 Kendall等級(jí)相關(guān)算法
4.2 數(shù)據(jù)介紹
4.3 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.4.1 Kendall系數(shù)
4.4.2 平均度
4.4.3 聚類(lèi)系數(shù)
4.5 節(jié)律信號(hào)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
4.5.1 Kendall系數(shù)
4.5.2 腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩苑治?br> 4.6 本章小結(jié)
第五章 基于Android的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)
5.1 Android相關(guān)知識(shí)簡(jiǎn)介
5.2 應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)
5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):2893230
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